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基于离散Hopfield神经网络的突发事件连锁反应路径推演模型
  • ISSN号:1000-8608
  • 期刊名称:大连理工大学学报
  • 时间:2013.4.1
  • 页码:607-614
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] N945[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构:[1]大连理工大学系统工程研究所,辽宁大连116024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(91024003;91024031);教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20090041110010).
  • 相关项目:突发事件应急准备与应急预案体系研究
作者: 荣莉莉|
中文摘要:

突发事件及其引发的连锁反应会造成严重的灾害后果,如果事先知道突发事件可能引发的连锁反应路径,就可以提前做好断链减灾工作.因此,提出一种基于Hopfield神经网络的突发事件连锁反应路径推演模型.该模型用Hopfield神经网络表示一般的突发事件网络,用Hopfield神经网络的运行规则表示突发事件连锁反应的原理,并设置神经元阚值,将突发事件连锁反应路径的推演过程映射为Hopfield神经网络的演化过程,通过运行Hopfield神经网络推演初始突发事件的一条连锁反应路径.最后,用该模型推演了地震引发的连锁反应路径,验证了该模型的合理性.

英文摘要:

Emergency events and the resulting chain reactions would cause serious consequences, if the chain reaction path was known in advance, the chain would be interrupted and the disaster reduced. To solve this problem, an emergency event chain reaction path deduction model based on discrete Hopfield neural network is presented. The model uses the Hopfield neural network to represent a normal emergency event network, then deduct the chain reaction path of the emergency event according to the principle of the chain reaction, and by setting the threshold of the neurons, it maps the inference process of emergency event chain reaction to the evolution process of Hopfield neural network, and the chain reaction path of initial emergency event can be found out by running the Hopfield neural network. Finally, the rationality of this method is validated by analyzing the resulting chain reactions of earthquake.

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  • 中国科技核心期刊
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  • 主编:程耿东
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  • 国内统一刊号:ISSN:21-1117/N
  • 邮发代号:8-82
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  • 国家“双百”期刊,1997年获首届中国期刊奖提名奖、获第二届全国优秀...,1992年获全国优秀科技期刊评比三等奖
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