• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.1095-1098
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• 1993

This paper presents linear programming neural networks for job-shop scheduling. The starting times of tasks and constraints are formulated as the linear programming problem. A modified Hopfield neural network is proposed for solving job-shop scheduling.

• 충청수학회지
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• 제35권1호
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• pp.39-52
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• 2022

We introduce Clifford-valued neural networks with leakage delays. Furthermore, we study the uniqueness and existence of Clifford-valued Hopfield artificial neural networks having the Stepanov weighted pseudo almost periodic forcing terms on leakage delay terms. However the noncommutativity of the Clifford numbers' multiplication made our investigation diffcult, so our results are obtained by decomposing Clifford-valued neural networks into real-valued neural networks. Our analysis is based on the differential inequality techniques and the Banach contraction mapping principle.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.148-155
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• 2001

뉴런의 입력단에 연결된 저항은 하드웨어 구현 시 필요하다고 알려져 있으나 어떤 영향을 미치는 가에 대한 것은 많이 알려져 있지 않다. 다만, 회로망의 안정성과 수렴하는 속도에 부분적으로 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이 논문에서는 입력단에 연결된 저항이 신경회로망의 평형점 위치 및 평형점 특성에 미치는 영향 등을 분석하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.80-86
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• 2002

아날로그 합산과 선형방정식을 풀 수 있는 신경망구조가 제안되었다. 계산에너지함수에 근거하여 가중치를 구하는 Hopfield 신경망모델을 사용하였다. 아날로그 합산과 선형방정식은 각각 Hopfiled의 A/D컨버터와 선형프로그래밍회로망을 이용하여 설계되었다. 시뮬레이션은 Pspice 프로그램을 이용하였으며, 그 결과들은 대부분 전체극소점으로 수렴함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권4호
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• pp.386-396
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• 2002

본 논문은 신경망을 이용한 최단 경로 문제를 풀기 위해 흡필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 변형한 준최적 라우팅 알고리즘(suboptimal routing algorithm)을 다룬다. 이 알고리즘은 기존의 흡필드 신경망 알고리즘과는 달리 뉴런(neuron)의 진화를 위해 모든 주변 뉴런 정보뿐만 아니라, 상관 관계성이 높은 자신의 뉴런 정보도 동시에 이용함으로써, 수렴 성능 및 경로의 최적성을 향상하고자 하였다. 이 알고리즘의 수렴 속도는 흡필드 신경망을 이용하는 기존의 알고리즘보다 더 우수하며, 탐색 경로의 최적성도 높다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 거의 모든 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 흡필드 신경망 기반의 최단 경로 탐색 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다. 따라서, mobile ad-hoc network과 같이 네트워크 토폴로지가 시변하는 다중-흡 무선 패킷망(Multi-hop Packet Radio Network)에서의 경로 설정 알고리즘을 구현하는데 유용할 것으로 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.434-439
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• 1994

Recently neural networks leave been proposed as new computational tools for solving constrained optimization problems because of its computational power. In this paper, the shortest path finding algorithm is proposed by rising a Hopfield type neural network. In order to design a Hopfield type neural network, an energy function must be defined at first. To obtain this energy function, the concept of a vector-represented network is introduced to describe the connected path. Through computer simulations, it will be shown that the proposed algorithm works very well in many cases. The local minima problem of a Hopfield type neural network is discussed.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제7권5호
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• pp.485-502
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• 1999

Using the continuous Hopfield network model as the basis to solve the general crisp and fuzzy constrained optimization problem is presented and examined. The model lies in its transformation to a parallel algorithm which distributes the work of numerical optimization to several simultaneously computing processors. The method is applied to different structural engineering design problems that demonstrate this usefulness, satisfaction or potential. The computing algorithm has been given and discussed for a designer who can program it without difficulty.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.77-84
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• 2001

신경망을 이용한 선형프로그랭 회로를 홉프필드가 제안한 이후로 이에 관한 많은 논문들이 발표되었으며, 그 중에는 비선형 프로그래밍 문제에 관한 것들도 많다. 그래서 비용함수가 비선형인 경우는 해결이 되었으나 제한조건이 비선형인 경우에는 해결되지 못한 상태이다. 이 논문에서는 제한조건이 비선형인 경우를 포함하는 즉 비용함수와 제한조건 모두 비선형인 경우를 풀 수 있는 일반적인 비선형프로그래밍 신경망을 제안하고자 한다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1989년도 제4회 파동 및 레이저 학술발표회 4th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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• pp.85-88
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• 1989

Introducing and optimizing it-significance to the Hopfield model, ten highly correlated binary images, i.e., numbers "0" to "9", are successfully stored and retrieved in a 6x8 node system. Unlike many other neural networks models, this model has stronger error correction capability for correlated images such as "6", "8", "3", and "9". the bit-significance optimization is regarded as an adaptive learning process based on least-mean-square error algorithm, and may be implemented with another neural nets optimizer. A design for electro-optic implementation including the adaptive optimization networks is also introduced.uding the adaptive optimization networks is also introduced.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1630-1636
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• 2022

현재 교통 표지판 인식 기법들은 다양한 날씨, 빛의 변화 등과 같은 외부환경 뿐만 아니라 교통 표지판이 일부 훼손된 경우에는 인식 성능이 저하되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 홉필드 네트워크와 퍼지 Max-Min 신경망을 이용하여 손상된 교통 표지판의 인식 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 교통 표지판에서 특징들을 분석한 후, 그 특징들을 학습 패턴으로 구성하여 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 1차적으로 교통 표지판의 특징을 분류한다. 1차적 분류된 특징이 있는 학습 영상들을 홉필드 네트워크에 적용하여 손상된 특징을 복원한다. 홉필드 네트워크를 적용하여 복원된 교통 표지판의 특징들을 다시 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 최종적으로 손상된 교통 표지판을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 손상된 정도가 다른 다양한 교통 표지판 8개를 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 퍼지 Max-Min 신경망에 비해 평균적으로 38.76%의 분류 성능이 개선되었다.