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为解决Hopfield神经网络应用过程中参数设置的问题，在研究Hopfield神经网络的工作原理的基础上，分析了神经网络模型在求解TSP（TravelingSalesmanProblem）问题过程中参数的选取，通过对输出数据进行归一化处理建立网络的评价函数，然后引入模拟退火算法对参数进行最优化选取。实验结果表明，经过参数优化过的Hopfield神经网络模型能更有效，更快速地得到TSP问题的最优解。