一种基于改进暂态混沌神经网络的信道分配算法

• 作者: 朱晓锦 秦霆镐 陈艳春 马世伟
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌神经网络 Hopfield神经网络 模拟退火 混沌噪声 信道分配问题
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2230-2234
• 页数: 5页
• 分类号: TN916.9
• 字数: 4727字
• 语种: 中文

摘要

该文针对暂态混沌神经网络(TCNN)求解信道分配问题(CAP),分析混沌神经网络模型及其混沌性态,依据其按自反馈连接权值的减小,由混沌态通过逆分岔而收敛到稳定状态的特性,提出了一种对暂态混沌神经网络进行分段退火的策略,即依据混沌神经网络运行过程中,对应Lyaponov指数的变化特性而确定分段点,使网络能有效地利用混沌态进行全局搜索和加快收敛;在7小区的信道分配中,网络收敛速度提升了30%左右,在25小区的Kunz基准测试程序的仿真中,收敛速度也提升了近15%;仿真结果表明其有效减少了网络运算的迭代步数,提高了网络的搜索效率;通过相应理论和仿真结果的分析,对网络的搜索性能、参数的选择与设置进行了进一步的讨论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马世伟	上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室	66	445	10.0	18.0
2	朱晓锦	上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室	67	280	10.0	12.0
3	秦霆镐	上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室	32	327	8.0	17.0
4	陈艳春	上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室	2	16	2.0	2.0