Padé权函数神经网络的研究以及对路由算法的优化的中期报告本报告将介绍Padé权函数神经网络的研究及其对路由算法的优化的中期进展。首先，将简要介绍已完成的工作，随后是下一步计划和预期结果。已完成的工作：1.研究了Padé权函数神经网络的基本原理，并实现了网络训练。2.使用Matlab和Python编程语言实现了路由算法，并对该算法进行了基准测试。3.对Padé权函数神经网络和路由算法进行了集成，生成了一个自适应路由算法。4.进行了基准测试，以比较自适应路由算法和基本路由算法的性能。下一步计划：1.对自适应路由算法进行优化，以提高其性能。2.进一步优化Padé权函数神经网络训练过程，提高网络训练效率。3.比较不同的神经网络架构和训练算法，以寻找最优的Padé权函数神经网络架构。预期结果：1.改进后的自适应路由算法将明显优于基本路由算法，提高网络传输效率。2.Padé权函数神经网络的训练效率和预测精度将得到显著提高，从而进一步提高路由算法的性能。3.研究将Padé权函数神经网络应用于其他网络优化问题的可能性。