神经网络在广义经典分配问题中的应用
在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题.广义经典分配问题是一个组合优化问题.当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象.文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法.仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象.仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解.
作 者： 张继平 田宝国 潘丽娜 ZHANG Ji-ping TIAN Bao-guo PAN Li-na 作者单位： 张继平,ZHANG Ji-ping(海军航空工程学院,基础实验部,山东,烟台,264001)田宝国,潘丽娜,TIAN Bao-guo,PAN Li-na(海军航空工程学院,基础部,山东,烟台,264001)
刊 名： 海军航空工程学院学报 ISTIC 英文刊名： JOURNAL OF NAVAL AERONAUTICAL ENGINEERING INSTITUTE 年，卷(期)： 2009 24(1) 分类号： V249 关键词： 航迹关联 广义经典分配 Hopfield神经网络 平均场网络