AN EFFICIENT SHORTEST PATH ROUTING ALGORITHM BASED ON IMPROVED CHAOTIC NEURAL NETWORK

机译：基于改进混沌神经网络的最短路径路由算法

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In this paper an efficient shortest path algorithm, which is an improved version of the transient chaotic neural network (TCNN), is presented.By eliminating the components of the eigenvectors with eminent negative eigenvalues of the weight matrix, this proposed method can avoid oscillation and offer a considerable acceleration of converging to the optimal solution when TCNN is used to search the optimal solution of shortest path problems.Numerical simulations of shortest path problem show that TCNN with modified weight matrix requires less iteration than TCNN with standard weight matrix before reaching optimal solution.

机译：本文提出了一种有效的最短路径算法，它是瞬态混沌神经网络（TCNN）的改进版本。当使用TCNN搜索最短路径问题的最优解时，可以大大加快收敛到最优解的速度。最短路径问题的数值模拟表明，具有改进权重矩阵的TCNN与具有标准权重矩阵的TCNN相比，迭代次数更少。。

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来源
《Proceedings of the 2007 International Conference on Machine Learning and Cybernetics》|2007年|P.324-328|共5页
会议地点
作者
XIU-HONG WANG; QING-LI QIAO;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
Neural network; Transient chaos; Eigenvector; Shortest path problem; Routing;

机译：神经网络;瞬态混沌;特征向量;最短路径问题;路由;
入库时间 2022-08-26 14:56:20

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