神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)論文

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1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)連接增強(qiáng)優(yōu)化

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要是指計(jì)算機(jī)連接網(wǎng)絡(luò)之后，其自身設(shè)備與傳輸媒介所共同組成的一種物理構(gòu)成模式，其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的形式主要是由通信子網(wǎng)來(lái)決定的，其結(jié)構(gòu)的主要功能是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的網(wǎng)絡(luò)共享、處理及交換，并要在一定程度上提升網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息運(yùn)行的可靠性，站在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞慕Y(jié)構(gòu)來(lái)講，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的主要部分是鏈路與結(jié)點(diǎn)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上是由一組結(jié)點(diǎn)以及多條鏈路所共同組成的一種模擬結(jié)構(gòu)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通常表示為：G=<V，E>，其中V表示的是網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)集，E表示的是鏈路集，如果應(yīng)用Va來(lái)表示結(jié)構(gòu)中增加的結(jié)點(diǎn)集，Eb來(lái)表示增加的連接集，那么就能夠得到其拓?fù)鋽U(kuò)展的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為G’=<V’，E’>。

2基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)連接優(yōu)化中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

本次研究中分析的均場(chǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)際上是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與均場(chǎng)退火技術(shù)相結(jié)合的算法，應(yīng)用這種方法能夠有效的增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)連接，并且達(dá)到更優(yōu)化、更快的連接效果，這其實(shí)是一種利潤(rùn)最大化的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，其能夠最大限度的提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的性價(jià)比。

2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，其能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行分布式的存儲(chǔ)及協(xié)同處理，其在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之上的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)算法及網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行各種信號(hào)的處理，或者是對(duì)某種運(yùn)行模式進(jìn)行識(shí)別，從而建立其一個(gè)獨(dú)立的專家系統(tǒng)，或者是構(gòu)成機(jī)器人，當(dāng)前在多個(gè)領(lǐng)域中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)都得到了廣泛的應(yīng)用，在該基礎(chǔ)上所發(fā)展起來(lái)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種監(jiān)督性的學(xué)習(xí)算法，人們對(duì)于其重視程度逐漸增加，但是在實(shí)際的應(yīng)用中，其存在收斂速度較慢的缺陷，難以保證將收斂程度壓制到全局的最小點(diǎn)，容易導(dǎo)致計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)及記憶不穩(wěn)定性增強(qiáng)的問(wèn)題，這會(huì)對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的連接效果造成直接的影響，做好其網(wǎng)絡(luò)連接的優(yōu)化非常的必要。

2.2均場(chǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

在基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)連接增強(qiáng)優(yōu)化下的均場(chǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究中，對(duì)其網(wǎng)絡(luò)效果進(jìn)行判斷，需要建立起一個(gè)完整的場(chǎng)均神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在模型的構(gòu)建過(guò)程中，應(yīng)該做好函數(shù)法構(gòu)造過(guò)程中的目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建問(wèn)題，具體的構(gòu)建方式表現(xiàn)為：應(yīng)用Si來(lái)表示Hopfield計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)神經(jīng)元狀態(tài)，并且規(guī)定當(dāng)Si=1時(shí)，表示的含義是網(wǎng)絡(luò)選中了連接i，可以實(shí)現(xiàn)正常的連接，當(dāng)Si=0時(shí)，表示的含義是：網(wǎng)絡(luò)中沒(méi)有選中連接i，網(wǎng)絡(luò)無(wú)法實(shí)現(xiàn)正常連接，再應(yīng)用罰函數(shù)法就結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型的創(chuàng)建。

2.3實(shí)例分析

根據(jù)上文中分析的計(jì)算方法，在得到計(jì)算結(jié)果之后，能夠?qū)鶊?chǎng)網(wǎng)絡(luò)算法的可行性及有效性進(jìn)行判定，我們分別采用模擬退火算法、遺傳算法、均場(chǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行比較，結(jié)果顯示模擬退火算法需要計(jì)算99次，這樣才能保證計(jì)算出規(guī)定的連接集，并從中獲取一定的利潤(rùn)值，在遺傳算法中需要進(jìn)行96次的計(jì)算，在均場(chǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，需要實(shí)施88次的計(jì)算，均場(chǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在獲得網(wǎng)路連接效果等方面，更快、更加有效，更適宜應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)連接的增強(qiáng)優(yōu)化以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)涞臄U(kuò)展工作中。

3結(jié)束語(yǔ)

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，其在人們的日常生產(chǎn)生活中具有非常廣泛的應(yīng)用，在其網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中，出現(xiàn)的各種網(wǎng)絡(luò)連接故障對(duì)于用戶的正常應(yīng)用具有非常大的影響，造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，在現(xiàn)有基礎(chǔ)上，增強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化連接效率是非常必要的，本文就主要針對(duì)此進(jìn)行了簡(jiǎn)單分析，對(duì)于實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)連接增強(qiáng)優(yōu)化工作具有一定的參照作用。

作者：陳竺 單位：重慶電子工程職業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院