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Hopfield神经网络(HNN)是一种有效的优化模型,但存在易收敛到局部极小的缺点.傅立叶级数具有良好的函数逼近能力和较高的非线性度,基于这一特点,提出了一种新型的Hopfield神经网络——傅立叶Hopfield神经网络(FHNN),其激励函数是由三角函数和S igmoid函数组成,并将该模型用于优化问题.仿真结果表明傅立叶Hopfield神经网络能够较快收敛到最优解,在解决优化问题上表现出令人满意的效果.