%0 Journal Article
%T 基于贡献率的离散Hopfield结构优化
%A 乔俊飞
%A 李荣
%A 韩红桂
%J 控制与决策
%P 2061-2066
%D 2015
%R 10.13195/j.kzyjc.2014.1320
%X 针对离散Hopfield神经网络(DHNN)结构复杂的问题,提出一种基于贡献率的结构优化算法.该算法利用奇异值分解方法对连接权值进行设计,进而利用贡献率的方法对DHNN进行结构优化.优化后的网络降低了DHNN结构的复杂程度,使网络具有类似生物神经网络的稀疏结构,实现了DHNN网络结构的优化.最后,通过水质评价和数字识别对该算法进行验证,表明了所提出算法的有效性和可行性,同时,还验证了其对于大规模DHNN的有效性和适用性.
%K 离散Hopfield
%K 结构优化
%K 连接权值
%K 贡献率
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract13266.shtml