双混沌神经网络及其在优化问题中的应用

• 作者: 任海鹏 陈玲娟 韩崇昭
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 暂态混沌神经网络 模拟退火 混沌迭代 双混沌神经网络 旅行商问题
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 系统工程
• 页码范围: 1366-1371
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|N941
• 字数: 5825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2009.06.024

摘要

分析了三种现有的混沌神经网络模型的优化性能,针对目前混沌神经网络收敛率不高和搜索时间较长的问题提出了一种双混沌神经网络.它不同于以往的混沌神经网络改进方法,不是延长退火时间或改变混沌程度来提高网络性能,而是通过混沌迭代搜索使混沌神经网络在有限步内找到全局最优解的初值采提高收敛率与收敛速度.这种方法能使混沌神经网络在应用中具有更好的全局优化能力,并且可以缩短混沌神经网络的搜索时间,对旅行商问题求解的仿真对比和函数优化问题的仿真,说明了新方法比现有方法具有更好的收敛率和更短的搜索时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩崇昭	西安交通大学电子与信息工程学院	349	5634	35.0	59.0
2	任海鹏	西安理工大学自动化与信息工程学院	6	99	5.0	6.0
6	陈玲娟	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	3	1.0	1.0