基于带宽剩余率的脉冲耦合神经网络最短路径搜索中期报告

基于带宽剩余率的脉冲耦合神经网络最短路径搜索中期报告一、研究背景最短路径搜索是计算机科学中的一个经典问题，通常用于寻找图形中两个节点之间最短的距离路径。在计算机网络中，最短路径搜索是网络中很多重要问题

基于带宽剩余率的脉冲耦合神经网络最短路径搜索中 期报告 一、研究背景 最短路径搜索是计算机科学中的一个经典问题，通常用于寻找图形 中两个节点之间最短的距离路径。在计算机网络中，最短路径搜索是网 络中很多重要问题的基础，如路由算法、网络拓扑生成、消息传递等。 神经网络近年来成为热门研究领域，特别是在计算机视觉、自然语 (Pulse-Coupled Neural 言处理等领域有了广泛应用。脉冲耦合神经网络 Network, PCNN) 是一种比较新颖的神经网络模型，主要用于模拟人类感 知系统，其特点是可以对空间特征进行高度敏感的处理，对于图像等空 间型数据的处理具有很好的效果。 基于带宽剩余率的最短路径搜索是一种常见的网络路由算法。该算 法考虑到了网络带宽的使用情况，可以减少网络的拥塞和阻塞现象，从 而提高网络的性能和稳定性。 PCNN 本文研究将与基于带宽剩余率的最短路径搜索算法相结合， 实现在网络中搜索最短路径，并研究其应用和实用性。 二、研究内容 1. PCNN 研究最短路径搜索算法和模型的基本原理和特点。 2. PCNN 结合带宽剩余率的最短路径搜索算法，设计并实现基于的 最短路径搜索模型。 3. 进行实验验证，对比本文提出的方法和传统算法的性能差异，分 析实验结果。 4. 探讨本文提出的方法在实际应用中的可能性和可行性。 三、预期结果