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Hopfield神经网络的改进及其在无线通信优化中的应用

中文摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
符号说明第13-14页
第一章 绪论第14-21页
    §1.1 引言第14页
    §1.2 课题研究的目的和意义第14-15页
    §1.3 研究背景第15-17页
        1.3.1 Hopfield神经网络第15-16页
        1.3.2 认知无线电技术第16页
        1.3.3 无线传感器网络技术第16页
        1.3.4 优化问题及智能优化算法第16-17页
    §1.4 国内外研究现状第17-19页
        1.4.1 Hopfield神经网络解决组合优化问题第17-18页
        1.4.2 认知无线电频谱接入技术第18页
        1.4.3 无线传感器网络分簇协议第18-19页
    §1.5 论文的研究内容和结构安排第19-21页
第二章 Hopfield神经网络第21-32页
    §2.1 Hopfield神经网络的基本理论第21-23页
        2.1.1 Hopfield神经网络的定义第21页
        2.1.2 Hopfield神经网络的原理第21-23页
        2.1.3 Hopfield神经网络存在的问题和挑战第23页
    §2.2 Hofield神经网络模型第23-27页
        2.2.1 连续Hopfield神经网络模型第23-25页
        2.2.2 离散Hopfield神经网络模型第25-27页
    §2.3 Hopfield神经网络在典型组合优化问题中的应用第27-31页
        2.3.1 组合优化问题简介第27-29页
        2.3.2 任务分配问题(TAP,Task Assignment Problem)第29-31页
    §2.4 本章小结第31-32页
第三章 动态步长Hopfield神经网络解决TSP问题简介第32-41页
    §3.1 动态步长Hopfield神经网络第32-34页
        3.1.1 动态步长Hopfield神经网络的原理第32-34页
        3.1.2 动态步长Hopfield神经网络的算法流程第34页
    §3.2 动态步长HNN解决TSP问题第34-40页
        3.2.1 TSP问题描述第34-35页
        3.2.2 TSP问题建模第35-37页
        3.2.3 仿真及实验结果分析第37-40页
    §3.3 本章小结第40-41页
第四章 模拟退火-Hopfield神经网络第41-52页
    §4.1 背景介绍第41-43页
        4.1.1 模拟退火算法的简单介绍第41页
        4.1.2 认知无线电频谱共享模型第41-43页
    §4.2 模拟退火-Hopfield神经网络原理第43-45页
    §4.3 基于SA-HNN的混合频谱接入算法第45-49页
        4.3.1 认知多载波网络通信系统模型第45-46页
        4.3.2 混合频谱接入机制第46-47页
        4.3.3 SA-HNN优化算法解决HSA问题第47-49页
    §4.4 实验及结果分析第49-51页
    §4.5 本章小结第51-52页
第五章 动态步长混沌Hopfield神经网络第52-62页
    §5.1 混沌理论介绍第52页
    §5.2 动态步长混沌Hopfield神经网络第52-55页
        5.2.1 DSC-HNN原理介绍第53页
        5.2.2 在TSP问题中验证算法的优越性第53-55页
    §5.3 无线传感器中LEACH协议第55-57页
        5.3.1 LAECH算法简介第55-56页
        5.3.2 LEACH算法过程第56-57页
        5.3.3 LEACH协议算法的特点第57页
    §5.4 无线传感器网络生命周期最大化第57-61页
        5.4.1 分簇协议第57-58页
        5.4.2 问题建模第58-60页
        5.4.3 仿真及实验结果分析第60-61页
    §5.5 本章小结第61-62页
第六章 总结第62-64页
参考文献第64-70页
致谢第70-71页
攻读硕士学位期间发表的论文和专利第71-72页
学位论文评阅及答辩情况表第72页

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