一种用于函数优化的小波混沌神经网络

• 作者: 刘秀玲 周婷 贾振红
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小波混沌神经网络 墨西哥帽小波函数 指数模拟退火函数 函数优化
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2910-2912
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2768字
• 语种: 中文

摘要

混沌神经网络能有效地解决函数优化问题.通过把sigmoid函数转化为墨西哥帽小波函数,而单一化退火因子函数被分段指数模拟退火函数所取代,提出了一种新型的混沌神经网络.与传统的混沌神经网络相比,该网络具有更强的全局寻优能力.仿真结果表明,小波混沌神经网络在搜索全局最优解的速度和精确度上都明显优于传统的混沌神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾振红	新疆大学信息科学与工程学院	286	1621	18.0	28.0
2	周婷	新疆大学信息科学与工程学院	3	8	1.0	2.0
3	刘秀玲	新疆大学信息科学与工程学院	2	7	1.0	2.0