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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于分数阶Hopfield网络的巡检路径规划方法，步骤是：预备步骤：将电力系统的巡检问题转换为TSP问题；步骤1、采用Caputo定义来研究分数阶导数；步骤2、建立分数阶Hopfield神经网络模型；步骤3、引入双曲正切型忆阻器，得到双曲正切型忆阻器的电磁感应电流；步骤4、设计分数阶Hopfield神经网络对应TSP问题的能量函数，根据问题的定义还需满足相关约束条件，分数阶Hopfield神经网络能量函数的极小值对应的矩阵是迭代的最短路径。本发明方法属于神经网络技术领域，模型更加精确，更能够逼近复杂系统的动态行为，为电力巡检路径规划问题提供新的选择。
主权项：1.基于分数阶Hopfield网络的巡检路径规划方法，其特征在于，按照以下步骤实施：预备步骤：将电力系统的巡检问题转换为TSP问题；步骤1、采用Caputo定义来研究分数阶导数；步骤2、建立基于分数阶Hopfield神经网络模型；步骤3、将双曲正切型忆阻器应用于神经元耦合，神经元之间的膜电位差作为电磁感应电流的衡量标准，得到双曲正切型忆阻器的电磁感应电流；步骤4、设计分数阶Hopfield神经网络对应TSP问题的能量函数，解决n个城市的TSP问题时，需要一个n*n的矩阵来代表各个城市被拜访的顺序；同时，在解决TSP问题时，根据问题的定义还需满足相关约束条件，分数阶Hopfield神经网络能量函数的极小值对应的矩阵是迭代的最短路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于分数阶Hopfield网络的巡检路径规划方法
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