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摘要:
将混沌扰动直接添加到Hopfield网络中以提高网络在函数优化计算中的寻优能力.在寻优过程中,通过不断衰减混沌扰动幅度及混沌扰动的接受概率来实现混沌的模拟退火.接收概率衰减速度的调节可以控制混沌退火的速度,从而影响网络的收敛速度.网络在优化过程中经历了混沌粗搜索和梯度下降精搜索两个阶段.利用混沌的随机性和遍历性等特点,网络可以到达全局最优点附近,最终获得全局最优解.仿真结果证明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 混沌退火在神经网络函数优化计算中的应用
来源期刊 北京理工大学学报 学科 工学
关键词 神经网络 混沌 模拟退火
年,卷(期) 2004,(10) 所属期刊栏目 信息科学与控制
研究方向 页码范围 874-876
页数 3页 分类号 TP183
字数 2201字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0645.2004.10.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张宇河 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 63 1094 18.0 32.0
2 刘向东 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 106 1521 21.0 34.0
3 修春波 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 18 472 9.0 18.0
4 唐运虞 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 6 156 4.0 6.0
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模拟退火
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研究来源
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引文网络交叉学科
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北京理工大学学报
月刊
1001-0645
11-2596/T
大16开
北京海淀区中关村南大街5号
82-502
1956
chi
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