改进的Hamming神经网络：R&D项目中止决策的欧氏距离导向解决方案

本文档探讨了"改进的Hamming神经网络在R&D项目中止决策中的应用"这一主题，发表于2001年的《控制与决策》杂志第16卷第6期。作者官建成和刘权来自北京航空航天大学管理学院。文章的核心内容聚焦于传统的Hamming神经网络的改进，特别是针对其匹配网络中输出节点的阈值设置问题。 改进的关键在于提出了一种新的调整方法，这种方法不仅考虑模式向量的状态，还考虑输入向量的影响。这种调整使得改进后的Hamming神经网络能够更精确地评估基于欧氏距离的两个向量之间的接近程度。欧氏距离是衡量空间中两点间距离的一种常用方法，在这里被应用于衡量项目决策中的相似性和差异性。 文章深入研究了这种改进网络在R&D项目中止决策领域的适用性，对于如何利用神经网络模型来预测和评估项目的终止点提供了理论依据。作者还对改进的Hamming神经网络算法的迭代过程进行了收敛性分析，确保了算法在实际应用中的稳定性和有效性。 案例研究部分展示了改进的Hamming神经网络在实际R&D项目决策中的显著效果，表明它能够有效支持项目管理者做出准确的中止决策，从而避免不必要的资源浪费和提升决策效率。通过这种方法，研究人员和实践者可以更好地理解和利用神经网络技术优化科研与开发项目的管理流程。 本文的研究不仅在理论上推动了神经网络在工程项目管理中的应用，也为相关领域的实践者提供了实用工具和决策支持。由于涉及自然科学中的计算机科学与工程，特别是人工智能和机器学习的子领域，因此这篇论文具有较高的学术价值和实际意义。