人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能夠部分模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。經(jīng)過近幾十年的發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在生產(chǎn)生活領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用。本文首先介紹了目前廣泛使用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及各自的應(yīng)用,其次介紹了DNA計(jì)算和多值邏輯的概念,指出了DNA計(jì)算存在的不足,然后結(jié)合DNA計(jì)算的思想,提出了一種基于多值邏輯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該網(wǎng)絡(luò)模型可以采用電路實(shí)現(xiàn),彌補(bǔ)DNA計(jì)算的不足。在多值邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有三層：輸入層、中間層和輸出層。輸入層每個(gè)神經(jīng)元包括兩個(gè)子神經(jīng)元,其作用是以多值邏輯的形式向網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行輸入；中間層是帶有存儲(chǔ)單元的神經(jīng)元,可以進(jìn)行簡單的計(jì)算并存儲(chǔ)運(yùn)算結(jié)果。輸入層和中間層通過特殊的連接方式,配合多值邏輯,使得網(wǎng)絡(luò)的輸入階段可以并行完成,然后通過中間層的大規(guī)模并行運(yùn)算,得到問題的解。在讀出解的階段,采用了二分法讀出,大大加快了網(wǎng)絡(luò)的求解效率文章之后介紹了該多值邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解問題的基本過程,利用該模型解決了兩個(gè)NP完全問題：SAT問題和劃分問題。并用C語言在計(jì)算機(jī)上模擬了該網(wǎng)絡(luò),模擬解決了大規(guī)模問題的求解過程。本文的研究成果如下：（... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
    1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能和特點(diǎn)
    1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展過程
    1.3 人工神經(jīng)元模型
    1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
第二章 常見人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用
    2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
        2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        2.1.2 BP算法
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
        2.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)與非線性映射
        2.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)的泛化能力
    2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與應(yīng)用
        2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
        2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
    2.4 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
        2.4.1 SOM的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        2.4.2 SOM的學(xué)習(xí)原理
    2.5 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用
        2.5.1 旅行商問題
        2.5.2 SOM解決TSP問題的基本原理
        2.5.3 SOM求解CTSP問題
第三章 多值邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
    3.1 DNA計(jì)算
        3.1.1 DNA計(jì)算的基本過程和特點(diǎn)
        3.1.2 DNA計(jì)算的應(yīng)用及發(fā)展
        3.1.3 DNA計(jì)算存在的問題
        3.1.4 DNA計(jì)算的啟發(fā)
    3.2 多值邏輯
        3.2.1 多值邏輯運(yùn)算規(guī)則
        3.2.2 多值邏輯數(shù)的二值編碼及運(yùn)算
        3.2.3 多值邏輯的包含關(guān)系
        3.2.4 多值邏輯矢量的表示與運(yùn)算
        3.2.5 多值邏輯矢量的包含關(guān)系
第四章 多值邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
    4.1 網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
    4.2 網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值
    4.3 網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)
    4.4 網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行
    4.5 結(jié)果的二分法讀出
    4.6 網(wǎng)絡(luò)求解問題總結(jié)
第五章 多值邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在NP完全問題中的應(yīng)用
    5.1 NP完全問題介紹
    5.2 布爾可滿足性問題
        5.2.1 問題介紹
        5.2.2 解決思路
        5.2.3 簡單例子
        5.2.4 SAT問題并行算法
        5.2.5 SAT問題仿真模擬
    5.3 整數(shù)均分問題
        5.3.1 問題介紹
        5.3.2 解決思路
        5.3.3 簡單例子
        5.3.4 劃分問題并行算法
        5.3.5 劃分問題仿真模擬
    5.4 本章小節(jié)
第六章 總結(jié)展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
碩士期間發(fā)表論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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