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神经网络算法在数学建模中的应用VIP免费

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摘 要神经网络是神经网络发展历史上的一个重要发展阶段,它成功地解决了计算难题。神经网络是一种反馈型神经网络,它的稳定形态比前向型网络要繁杂得多。神经网络分为离散型和连续型两种网络模型,神经网络模型具有高效性和稳定性,但是神经网络算法是一种贪心算法,是通过寻找局部最优解来达到全局解,但是这个全局解不一定为全局最优解,所以本文尝试对此进行改进,以达到最优解,避免不足之处。本文介绍了神经网络在数学建模中的应用,运用神经网络算法求解智能 RGV 的动态调度优化问题。关键词:神经网络算法;问题;智能 RGV 动态调度。目 录1 引言………………………………………………………………………………P12 神经网络的基本理论…………………………………………………P12.1 离散型神经网络算法的定义及特性……………………………… P1 2.2 连续型神经网络算法的定义及特性……………………………… P3 2.3 网络当前的研究成果……………………………………………… P53 神经网络在数学建模中的应用…………………………………… P63.1 神经网络求解………………………………………………… P63.2 应用举例:智能 RGV 的动态调度优化研究………………………………… P73.2.1 问题重述…………………………………………………………………… P8 3.2.2 问题分析…………………………………………………………………… P9 3.2.3 问题假设…………………………………………………………………… P103.2.4 符号说明…………………………………………………………………… P103.2.5 模型的建立与求解………………………………………………………… P123.2.6 检验模型的实用性和算法有效性………………………………………… P163.2.7 模型的评价与推广………………………………………………………… P164 神经网络的发展展望……………………………………………… P17致谢…………………………………………………………………………………P17参考文献……………………………………………………………………………P18 附录 A 神经网络模型代码…………………………………………… P19神经网络算法在数学建模中的应用1 引 言神经网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。1982 年,美国加州理工学院物理学家 J.J.教授对神经网络的相关问题进行研究,研究结果显示是一种单层反馈神经网...

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