一种改进混沌神经网络及其在组合优化问题中的应用

• 作者: 周明 张国忠 朱斌 毛亚林
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 改进混沌神经网络 组合优化问题 旅行商问题 模型
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.1
• 字数: 3249字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3961.2005.02.016

摘要

在传统的混沌神经网络模型基础上,提出了一种改进的混沌神经网络(ICNN).通过引入时变的输出函数增益和修正自反馈系数的表达式,使该模型可有效地控制Sigmoid输出函数图形的陡度和模型演化中混沌动态的收敛过程,从而拥有更丰富的神经动力学特性与初值鲁棒性.该模型可有效地解决一系列组合优化问题(COP),解决了10个与48个城市的TSP问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国忠	武汉大学自动化系	60	523	14.0	21.0
2	周明	武汉大学自动化系	17	125	4.0	11.0
3	毛亚林	武汉大学自动化系	6	121	4.0	6.0
4	朱斌	武汉大学自动化系	12	124	4.0	11.0