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随机神经网络(RNN)在人工神经网络中是一类比较独特、出现较晚的神经网络,它的网络结构、学习算法、状态更新规则以及应用等方面都因此具有自身的特点.作为仿生神经元数学模型,随机神经网络在联想记忆、图像处理、组合优化问题上都显示出较强的优势.在阐述随机神经网络发展现状、网络特性以及广泛应用的同时,专门将RNN分别与Hopfield网络、模拟退火算法和Boltzmann机在组合优化问题上的应用进行了分析对比,指出RNN是解决旅行商(TSP)等问题的有效途径.