论文部分内容阅读
在Kohonen提出的SOM（self-organization map）神经网络的基础上，通过拓广SOM网络的获胜节点数量，引入惩罚修正因子，改进邻域和连接权函数等方法提出一种新的SOM即SOMDW（SOM with doublewinner）模型。为了验证该模型的有效性，以旅行商问题（traveling salesman problem，TSP）为例对该模型进行检验，得到了满意的结果。另外为了增强SOMDW网络的动态聚类性能，提高解的精确性，还采用禁忌搜索的搜索方法。