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根据神经元的动作特征,提出了一种基于动态阈值的神经网络模型,用于求解Flow Shop排序问题,研究表明,这种模型能简化网络运行的中间过程,修正二值输出函数的性能,模型复杂性的降低使收敛速度和有效性得到了较好的改善.模型具有的模拟退火效果使系统跳出局部最优而收敛于全局最优的可能性增大.
基于动态阈值神经网络模型的Flow Shop排序研究
【摘 要】
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根据神经元的动作特征,提出了一种基于动态阈值的神经网络模型,用于求解Flow Shop排序问题,研究表明,这种模型能简化网络运行的中间过程,修正二值输出函数的性能,模型复杂性
【机 构】
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宁波大学工学院
【出 处】
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机电工程
【发表日期】
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2001年2期
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