对原有madaline算法改进，适应小范围变化对神经元带来的影响-the original neural algorithm to improve and adapt to small changes in the scope of the neurons affected

一种基于蚁群聚类的径向基神经网络 提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系 数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置, 同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐含层的神经元,以 达到简化径向基神经网络结构的目的. 实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络,结果表 明,所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40 ％ ,学习的准确率可提高1 ％以上,而且网络结构

本文在Hopfield神经网络的基础上针对FMS中Job_shop类型调度问题,提出了线性Hopfield神经网络的表示方法,给出了网络的能量函数表示方法及神经元状态方程.-Based on the Hopfield network on the basis of FMS Job_shop type transfer degrees, the linear Hopfield neural network model, given the network energy function metho