时延PCNN及其用于求解最短路径

本文在脉冲耦合神经网络(PCNN-PulseCoupledNeuralNetwork)的基础上,提出了时延脉冲耦合神经网络(DPCNN-DelayPCNN),并将其成功地用于求解最短路径,同时给出了基于DPCNN的最短路径求解算法.Caulfield与Kinser提出了用PCNN求解迷宫问题的方法,虽然他们的方法也可用于求解最短路径,但所需神经元的数量巨大,而本文的方法所需的神经元的数量远小于他们的方法.同时,本文的方法充分利用了DPCNN脉冲快速并行传播的特点,可迅速地求出最短路径,其所需的计算量仅正比于最短路径的长度,与路径图的复杂程度及路径图中的通路总数无关.计算机仿真结果表明,采用本文的方法,用少量的神经元就可迅速地求出最短路径.