【摘 要】
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在传统Hopfield神经网络的基础上,提出了自适应坡度调整法和自适应偏移量调整法的Hopfield神经网络模型（AHNN）。结合传统Hopfeild网络优点,将Sigmoid函数（S型函数）中的恒定参数变
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在传统Hopfield神经网络的基础上,提出了自适应坡度调整法和自适应偏移量调整法的Hopfield神经网络模型（AHNN）。结合传统Hopfeild网络优点,将Sigmoid函数（S型函数）中的恒定参数变为随动,自动调整随动参数运动方向,减小了能量函数的振荡和迭代步数,从而可有效的解决高维、非凸、非线性约束条件的优化问题。将该方法应用于电力系统经济负荷分配（ELD）,通过多个算例仿真表明,AHNN有效可行。
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