标题：基于Hopfield神经网络的自适应控制及应用研究
作者：马莉 朱庆轩 张扬
作者单位：昌吉学院能源与控制工程学院， 新疆 昌吉 831100
关键字：人工神经网络；霍普菲尔德网络；旅行商问题；路径优化；MATLAB仿真
摘要：人工神经网络分为前馈和递归两种，霍普菲尔德神经网络（HNN）是一种递归网络，具有联想记忆功能，用于图像恢复、TSP求解和优化问题。它通过能量函数极小化解决优化问题，并修复损坏图像。TSP求解对规划领域很重要，霍普菲尔德网络的并行计算特性可降低时间复杂度，适用于大规模节点。引入自适应参数调节避免局部极小，增强全局最优解稳定性。将TSP转化为Hopfield网络能量极小化问题，构建多目标能量函数，并开发MATLAB程序代码。以H市17个景点数据验证算法，实验显示优化后路径长度缩减45%，中小规模TSP求解成功率92.3%。