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 |