Доменная модель нейронной сети и ее применение в задачах оптимизации

Содержание
Глава 1. Введение
1. Актуальность темы
2. Нейронная сеть Хопфилда и задача оптимизации.
3. Цели и задачи диссертационной работы.
Глава 2. Доменная модель нейронной сети
1. Описание модели
2. Распознающая способность доменной модели.
3. Число устойчивых состояний доменной сети.
4. Скорость работы доменного алгоритма
5. Выводы.
Глава 3. Доменная модель в задачах оптимизации
1. Предпосылки применения доменной модели в задачах оптимизации.
2. Описание эксперимента
3. Результаты эксперимента
3.1. Матрицы с разреженным спектром
3.2. Матрицы со смешанным спектром
3.3. Матрицы со сплошным спектром.
3.4. Обсуждение результатов.
4. Выводы
Глава 4. Вероятность обнаружения локальных минимумов в задачах оптимизации.
1. Обобщенная модель Хопфилда.
2. Размер области притяжения
3. Объем памяти обобщенной модели.
4. Энергия локального минимума
5. Вероятность обнаружения минимума.
6. Выводы.
Заключение.
Приложение А. Компьютерное моделирование эксперимента
1. Объектноориентированная модель нейронной сети.
2. Моделирование эксперимента.
Приложение Б. Сводные таблицы результатов экспериментов
Приложение В
Список литературы