基于分数阶Hopfield网络的巡检路径规划方法

本发明属于神经网络，涉及基于分数阶hopfield网络的巡检路径规划方法。

背景技术：

1、神经元是庞大的神经系统的基本组成单元，其电活动十分复杂，展现出丰富的非线性动力学行为，神经元并不是独立存在的，而是彼此通过突触相互耦合、相互影响，组成不同结构的神经网络。hopfield网络全称为hopfield神经网络模型(hnn)自hopfield于1984年提出以来，受到了许多科学家的关注，在模式识别、图像加密、组合优化、信息处理等领域得到了广泛应用。当神经元的激活函数为非线性函数时，基于hnn的系统就是一个非线性动力学系统，可以产生混沌、超混沌、周期或准周期的复杂动力学行为。忆阻器是第四种基本电路元件，具有纳米尺度、记忆特性、非线性特性等特性，由于神经元突触的特性与忆阻器相似，忆阻器在构建神经网络方面具有独特的优势。利用忆阻器作为时变电阻权重，可以更有效地模拟生物神经系统的动力学行为。利用一种双曲正切忆阻器模拟神经突触，对hopfield神经元进行耦合，使得hnn更加贴切人脑真实情况。分数阶微积分是将常微分和积分推广到任意非整数阶。分数阶神经元模型比整数阶模型更精确，使得神经网络更能够逼近复杂系统的动态行为。

2、现有的整数阶系统是只有整数阶参数，分数阶系统多了分数阶阶次λ，更能贴合实际非线性系统，但是现有将上述技术的融合还不完善，模型不够精确，还需继续改进。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于分数阶hopfield网络的巡检路径规划方法，解决了现有技术中的整数阶hopfield神经网络(hnn)模型不够精确的问题。

2、本发明采用的技术方案是，基于分数阶hopfield网络的巡检路径规划方法，按照以下步骤实施：

3、预备步骤：将电力系统的巡检问题转换为tsp问题；

4、步骤1、采用caputo定义来研究分数阶导数；

5、步骤2、建立基于分数阶hopfield神经网络模型；

6、步骤3、将双曲正切型忆阻器应用于神经元耦合，神经元之间的膜电位差作为电磁感应电流的衡量标准，得到双曲正切型忆阻器的电磁感应电流；

7、步骤4、设计分数阶hopfield神经网络对应tsp问题的能量函数，解决n个城市的tsp问题时，需要一个n*n的矩阵来代表各个城市被拜访的顺序，同时，在解决tsp问题时，根据问题的定义还需满足相关约束条件，分数阶hopfield神经网络能量函数的极小值对应的矩阵是迭代的最短路径。

8、本发明的有益效果是，通过双曲正切型忆阻器耦合hopfield神经元，实现hopfield神经元的自耦合和互耦合，并将耦合后的神经网络推广到分数阶系统，提出了一种新的分数阶hopfield模型建立方法。本发明方法建立的分数阶hopfield神经网络模型(fohnn)，通过数值仿真证明，该分数阶hopfield神经网络模型是正确有效的，表现出更加复杂的动力学特性，有利于促进神经网络的理论研究，有效解决了巡检路径规划问题。

技术特征：

1.基于分数阶hopfield网络的巡检路径规划方法，其特征在于，按照以下步骤实施：

2.根据权利要求1所述的基于分数阶hopfield网络的巡检路径规划方法，其特征在于，还包括预备步骤，具体过程是：

3.根据权利要求1所述的基于分数阶hopfield网络的巡检路径规划方法，其特征在于，步骤1中，具体过程是：

4.根据权利要求1所述的基于分数阶hopfield网络的巡检路径规划方法，其特征在于，步骤2中，具体过程是：

5.根据权利要求1所述的基于分数阶hopfield网络的巡检路径规划方法，其特征在于，步骤3中，具体过程是：

6.根据权利要求1所述的基于分数阶hopfield网络的巡检路径规划方法，其特征在于，步骤4中，具体过程是：

技术总结本发明公开了基于分数阶Hopfield网络的巡检路径规划方法，步骤是：预备步骤：将电力系统的巡检问题转换为TSP问题；步骤1、采用Caputo定义来研究分数阶导数；步骤2、建立分数阶Hopfield神经网络模型；步骤3、引入双曲正切型忆阻器，得到双曲正切型忆阻器的电磁感应电流；步骤4、设计分数阶Hopfield神经网络对应TSP问题的能量函数，根据问题的定义还需满足相关约束条件，分数阶Hopfield神经网络能量函数的极小值对应的矩阵是迭代的最短路径。本发明方法属于神经网络技术领域，模型更加精确，更能够逼近复杂系统的动态行为，为电力巡检路径规划问题提供新的选择。技术研发人员：杨宁宁,吴朝俊,梁家豪,管晓苗,马芝瑞,孟天哲受保护的技术使用者：西安理工大学技术研发日：技术公布日：2024/9/2