text: 神经网络在路径优化问题中的应用
  《神经网络在路径优化问题中的应用》是2015年8月电子科技大学出版社出版的图书，作者是陈文宇、桑永胜、李曼荔、刘贵松、邱钊。
  内容简介
  本书主要讨论了Lotka-Volterra递归神经网络、非饱和的非线性阈值传输函数递归神经网络、列竞争神经网络等多种神经网络模型，分别研究了针对不同组合优化问题的神经计算的方法；研究了路网的最短路径优化方法。针对大规模路网分析的实时性需求，提出了两种基于脉冲耦合神经网络的快速路径搜索方法；研究脉冲耦合神经网络模型改进及其在KSP问题当中的应用。本书可作为高等学校计算机科学与技术学科研究生参考书，也可作为计算机应用领域内广大科技人员的参考书。
  目录信息
  第一章绪论
  1.1概述
  1.2国内外研究现状
  1.3递归神经网络
  1.3.1 Hopfield递归神经网络模型
  1.3.2 Lotka-Volterra递归神经网络模型
  1.3.3非线性阈值传输函数的神经网络模型
  1.4脉冲耦合神经网络PCNN
  1.5 K最短路径问题KSP
  1.6研究内容
  1.7章节安排
  第二章求解TSP问题的Lotka-Volterra神经网络方法
  2.1背景
  2.2基础工作
  2.3能量函数与Lotka-Volterra递归神经网络
  2.4网络性能及参数的设置
  2.5实验结果
  2.5.1 LV网络的WTA性质
  2.5.2随机坐标城市的TSP
  2.5.3均匀分布城市的TSP
  2.6本章小结
  第三章求解TSP的一类列竞争模型
  3.1背景
  3.2列竞争模型
  3.2.1列竞争模型的提出
  3.2.2列竞争模型的性能分析
  3.3一类新的列竞争模型
  3.3.1 ICCM的提出
  3.3.2 ICCM的性能
  3.4实验结果
  3.4.1一个直观的例子
  3.4.2随机坐标城市的TSP
  3.4.3环形TSP
  3.5本章小结
  第四章求解非线性互补问题的非线性阈值神经网络方法
  4.1非线性互补问题的描述及解决方法
  4.2一类非线性阈值神经网络
  4.2.1 NCP函数与能量函数
  4.2.2 LT网络的构造
  4.2.3网络性能及参数设置
  4.3 实验结果
  4.4本章小结
  第五章求解线性不等式和等式的非线性阈值神经网络方法
  5.1背景
  5.2一类非线性阈值神经网络
  5.2.1能量函数和LT网络构造
  5.2.2 LT网络稳定性
  5.3实验结果
  5.4本章小结
  第六章递归神经网络解决优化问题的一般方法
  6.1背景
  6.2 Hopfield递归神经网络能量函数
  6.3线性递归神经网络
  6.4 LV递归神经网络
  6.5 LT递归神经网络
  6.6小结
  第七章基于竞争脉冲耦合神经网络的路径优化方法
  7.1背景
  7.2问题描述
  7.3 CPCNN模型
  7.4 CPCNN的基本特性
  7.5 On-forward /Off-backward竞争机制
  7.6算法
  7.7实验结果
  7.7.1用模拟路网数据测试
  7.7.2用真实路网数据测试
  7.8小结
  第八章基于双源脉冲耦合神经网络的最短路径搜索方法
  8.1背景
  8.2 DSPCNN模型
  8.3 DSPCNN最短路径搜索
  8.4实验结果
  8.4.1搜索路径实例
  8.4.2性能分析
  8.5小结
  第九章基于改进PCNN模型的KSP求解方法
  9.1改进的PCNN模型
  9.1.1定义
  9.1.2 MCPCNN的结构
  9.1.3 MCPCNN的理论分析
  9.2用MCPCNN求KSP问题
  9.2.1算法描述
  9.2.2算法复杂度分析
  9.2.3 MCPCNN求解KSP实例
  9.3仿真实验
  9.3.1脉冲传播速度研究
  9.3.2 single-pair KSP实验
  9.3.3 single-source KSP实验
  9.3.4应用举例
  9.4本章小结
  第十章具有非饱和激励函数的回复式网络的理论分析
  10.1背景
  10.2一些概念和定义
  10.3网络的单稳定性和多稳定性
  10.4二维LT-网络的研究
  10.4.1具有两个神经元的二维LT网络的基本描述
  10.4.2全局收敛性
  10.4.3多稳定性分析
  10.4.4仿真结果
  10.5不带自反馈的LT网络
  10.5.1网络模型
  10.5.2网络不发散的条件
  10.5.3网络的应用：Winner-Take-All特性
  10.5.4仿真结果
  10.5.5实验三的网络参数
  10.6本章小结
  第十一章脉冲神经网络在路径优化问题中的应用
  11.1背景
  11.2脉冲神经网络模型
  11.3脉冲神经网络的改进模型
  11.3.1标记和定义
  11.3.2网络模型
  11.3.3理论分析
  11.4计算最短路径新算法
  11.5应用实例
  11.6仿真实验
  11.7本章小结
  第十二章脉冲神经网络的进一步改进和应用
  12.1进一步改进的模型
  12.1.1网络体系结构
  12.1.2符号定义
  12.1.3网络模型
  12.1.4模型的理论分析
  12.2 SPT新算法
  12.3应用实例
  12.4仿真实验
  12.5本章小结
  第十三章结束语
  13.1总结
  13.2展望
  参考文献