1) generalized network model
广义网络流模型
1.
An arbitrage pricing method for financial products in terms of generalized network model and duality theory of linear program is presented.
运用广义网络流模型和线性规划对偶理论,提出了一种金融产品的套利定价方法。
2) Generalized transportation network equilibrium model
广义交通网络模型
3) GNS Generalized Network Simulator
广义网络模拟器
4) general fuzzified CMAC (GFAC)
广义模糊小脑模型神经网络
5) network flow model
网络流模型
1.
The graph was translated into the network flow model in order to acquire the optimal allocation scheme.
针对产品调剂的目标,从产品缺货损失、产品库存积压损失和调剂成本等方面,建立了相应的有向赋权二部图,并转化为网络流模型求解最优产品调剂方案。
2.
The problem is first transformed into a series of network flow models by states decomposition.
通过状态集分解将计划、调度一体化模型转化为一系列的最小网络流模型,上层搜索通过建立可行性必要条件和启发式规则,迅速排除劣解或不可行解,缩小搜索范围。
3.
We researched a new transportation problem—the transportation problem based on transport order,established a network flow model based on the new transportation problem,proved its effect,and according to the minimum cost flow problem designed an effective algorithm to solve the problem.
研究了一类新的运输问题———具有运输次序的运输问题,建立了这类运输问题的网络流模型,证明了该模型的有效性,根据解最小费用流问题的思路设计出求解该模型的实用算法,同时通过定义修正权将负权转化为非负权,从而可以用Dijkstra算法找最短路,使算法得到改进。
6) generalized network
广义网络
1.
Because expert did not refer to how to determine whether there is flow-generating cycle in generalized network,this thesis presents the algorithm for determining whether there is a flow-generating cycle independently based on searching minimum mean cycle,and prove the accuracy and complexity of the algorithm.
前人对广义网络流问题的研究都会讨论有流广义圈的网络和没有流广义圈的网络2种情况,但对于如何判断网络中是否有流广义圈都没做提及,针对这一问题,根据寻找图中平均权和最小圈的算法给出了判断流广义圈的算法,并对算法的正确性和时间复杂性给出证明。
补充资料：Hopfield神经网络模型
Hopfield神经网络模型
Hopfield neural network model
收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产 门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚 石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。 且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。
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参考词条