[发明专利]一种基于改进脉冲耦合神经网络的网络加权Voronoi图构建方法有效
| 申请号： | 201811190242.6 | 申请日： | 2018-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN111047019B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 闫浩文;禄小敏;刘涛;李小军;康路 | 申请（专利权）人： | 兰州交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/06 | 分类号： | G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 730070 甘肃省兰*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 利用脉冲耦合神经网络并行处理及自动波特性，提出了一种顾及设施点相关联路网属性的网络加权Voronoi图算法。算法首先将道路网按其节点划分为不同的弧段，并将道路网所有节点视作神经元，原始点群视为初始神经元，由其发出的自动波并发地沿着神经元间的最短路径向外传输，直至所有的神经元均被点火且正在传输的自动波传输停止。算法在自动波传输过程中，将点群权重及相关联的道路网属性等信息作为约束条件控制自动波的波速，在网络Voronoi图的构建过程中顾及了点群权重及周边道路网等信息对点群辐射范围的影响。最后，通过实际POI点辐射范围的试验，表明了算法的可行性、适用性及高效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 脉冲 耦合 神经网络 网络 加权 voronoi 构建 方法 | ||
【主权项】：
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