Hopfield网络应用实例分析

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第2卷第8 0期文章编号：06—94 (O 3O 10 38 2O )6—0 6 O4—0 3

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23月 O年8 0

Ho f l网络应用实例分析 p ed i马向玲，宝国田(军航空工程学院。东烟台 240 )海山 60 1

摘要：分析离散型 H p d of d神经网络在模式识别中应用以及连续型 H p e i of l i d网络在求解 T P问题中的应用， S并给出仿真实例，总结了 Hpe ofl i d网络在实际应用中的一般方法。 关键词：经网络；式识别；量函数神模能中圈分类号：P8 T I文献标识码： A

1 Ho f d神经网络简介 pd iHpe oll经网络是反馈式网络的一种，有神经元单 l d神所元都是一样的，们之间相互连接。从系统观点看，馈网它反络是一个非线性动力学系统，有一般非线性系统动力学的具

Hp e of l i d网络用于联想记忆的时候可分为两个阶段： 学习阶段和联想阶段。习阶段的任务是：定 m= 1…,学给… P{

个输入样本，按照 H b￣ eb

规则=m=0

(≠J调 i )

许多性质，例如稳定问题，各种类型的吸引子以至混沌现象等，供了人们可以从不同方面来利用这些复杂性质以完成提

整权，得存储样本成为动力学的吸引子。使 联想阶段的任务是：在上述的已调整好的情况下， 对于给定残缺不全或者受到干扰的信息，其作为联想关键 令字，照动力学规则变化神经元的状态，得最终的稳态为按使动力学的吸引子。

各种复杂计算功能。在 H pe oll id网络中，续系统和离散系连统之间的主要区别是取决于用微分方程模型，是用差分方还

程模型来进行描述。离散 H p e of l络的神经元变化函数为 i d网

符号函数，网络的节点状态仅仅取两值+1一1或 0和+, ( 1; )连续网络的神经元变换函数为单调上升的函数，点状节态可以取 0和 1间的任一个实数。 H pe之 oll络的应用形 l d网

22离散 H鼍 d . .6 d网络在数字识别中的应用举例，对一个

H pe oll l d网络进行仿真，使用]￣o dl b神经网络工具箱提供的 nw o ehp函数： e nt= nw o ( )其中， ehp T, T为初始输出矢量，要求为离散值，并且取值是二值函数，例中取 1和本一

式有联想记忆和优化计算两种形式。本文通过两个例子，离散型 H pe oll络在模式识别中应用以及连续型 H p d l d网 ol d网 l络在求解 T P问题中的应用，结了 H p d S总 ol d网络在实际应 l用中的一般方法。

1 E。N T为所建立的网络，用该函数可得到最终的输出调

矢量。H p e ofl i d网络由一层饱和线性神经元组成，经元的神输出与其输入用一权值矩阵相连，神经元的输出指定为初始输出适量，要求为离散值，并且取值是二值函数，这里取 1和 1。可根据用户的需要设计为几个稳态值，态值的设计稳

2离散 H p ed网络在模式识别中的应用 o fl i2 1离散 I . e l d网络用于模式识别的一般步骤离散 H pe oll ld网络在模式识别中常用做联想记忆。从动

一

思想是使网络不稳定的状态最少。系统默认时选择 D T O- PO R D权函数的单层，入函数为 N T U,递函数为输 E SM传S T IS A LN。然后网络作任意次更新，在某些点网络达到了当

力学的观点，如果网络节点的初态为 s O, ()连接权值为，当其运行 t后处于状态| t 1步 s+ )即 (

稳态，则最后的输出矢量即认为是初始矢量的分类。每个网络都有有限个这样的稳定最终矢量。如果网络是稳态的。 则

| t ) g【 z (+ s+1=s - J￡ ( n妒 )=

其输出矩阵 Y就会稳定在某一个初始设置的输出点上， Y即 就会与某一个初始输出值相等。221离散 H pe .. oll经网络实例 ld神要求设计一个离散 H pe oll经网络，其具有联想记 ld神使忆功能，正确识别阿拉伯数字，数字被噪声污染后仍能能当较准确地识别。 2 22网络设计 ..

1

由于能量函数 E是有界的，系统最终必定是要达到某个稳定

的状态，或者是在某几个状态绕行，它们都是非线形动力学系统的吸引

子，能量函数的局部最小点。即 当 Hp e of l i d网络用于联想记忆时，调整权使得所要要记忆的样本为系统的吸引子；谓联想成功，即吸引子是所意网络所存储的样本；想的过程就是非线性动力学系统朝着联某个吸引子动态运行的过程。

选择离散 H pd oi d神经网络，网络由 1初始稳态值 i设 O个

12、 4 56 7 89和 0构成，、 3、、、、、、即可以记忆 1 O种数字。每一个稳态由 1 *1矩阵构成，拟阿拉伯数字点阵，中， O O的模其

收稿日期：O2—0 2O 7—1 6 - -——

有点处用 1表示，白处用一1空表示。如 1一1一l一11 =[ 1

6 — 4 - -—

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1 1— 1— 1— 1— 1— 1— 1 一 l— l— l— l— l— l 1 1 1 1 1 1 1 1— 1— 1— 1— 1— 1— 1 1 1 1 1— 1— 1— 1— 1— 1—

3 1连续 I .蛔脑龃网络求解优化问曩的一般过程用 H p d解决优化计算问题时，先要把优化问题映 ot d i首射到一种神经网络的特定组态上，组态相应于优化问题的此

1 1— 1— 1. 1— 1— 1— 1 1 — 1— 1— 1— 1 1 1 1一 1 1 1 1— 1 1 1 1— 1— 1— 1— 1— 1— 1 1 1 1— 1— 1— 1 1 1 一

—

可能解；然后在构造一个适合于待优化问题的能量函数 E。此 E应正比例于优化问题的代价函数。用 m r e￣ l络求解 d网优化问题的一般过程如下：

一

1— 1 1 1— 1— 1— …… 此处隐藏：4944字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……