Delay PCNN and Its Application for Optimization

机译：延迟PCNN及其在优化中的应用

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This paper introduces the DPCNN (Delay Pulse Coupled Neural Network) based on the PCNN and uses the DPCNN to find the shortest path. Cauflield and Kinser introduced the PCNN method to solve the maze and although their method also can be used to find the shortest path, a large quantity of neurons are needed. However, the approach proposed in this paper needed very fewer neurons than proposed by Cauflield and Kinser. Meanwhile, due to the parallel pulse transmission characteristic of the DPCNN, our approach can find the shortest path quickly. The computational complexity of our approach is only related to the length of the shortest path, and independent to the weighted graph complexity and the number of existed paths in the graph.

机译：本文介绍了基于PCNN的DPCNN（延迟脉冲耦合神经网络），并使用DPCNN查找最短路径。 Cauflield和Kinser引入了PCNN方法来解决迷宫问题，尽管他们的方法也可以用来找到最短路径，但仍需要大量的神经元。但是，与Cauflield和Kinser提出的方法相比，本文提出的方法所需的神经元少得多。同时，由于DPCNN具有并行脉冲传输特性，我们的方法可以快速找到最短路径。我们的方法的计算复杂度仅与最短路径的长度有关，而与加权图的复杂度以及图中存在的路径数无关。

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来源
《International Symposium on Neural Networks pt.1; 20040819-20040821; Dalian; CN》|2004年|P.413-418|共6页
会议地点 Dalian(CN);Dalian(CN)
作者
Xiaodong Gu; Liming Zhang; Daoheng Yu;
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作者单位

Department of Electronic Engineering, Fudan University, Shanghai,200433, P.R. China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机网络;
关键词

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