暂态混沌神经网络及其在优化问题中的应用研究

• 作者: 叶进宝 彭景斌 王雪娇
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 暂态混沌神经网络 优化问题 非线性函数优化 TSP
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 智能信息处理
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TPL83
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2009.04.023

摘要

为了分析研究暂态混沌神经网络特性及其优化机制,在分析与研究暂态混沌神经元模型基础上,通过在Matlab软件中编程仿真分析,比较神经网络的动力学特性及各参数对于网络的寻优过程影响.暂态混沌神经网络模型利用混沌所固有的随机性和轨道遍历性,在大范围内按其自身规律进行搜索,搜索过程按混沌轨道遍历,不受目标函数限制,从而具有克服陷入局部极,1、的能力可有效地解决一系列组合优化问题.这里根据网络动力学特性合理选择控制网络参数,通过仿真很好地解决了非线性函数优化问题和10个城市的TSP问题.相对于传统参数选择依靠经验使优化结果更具说服力,优化结果令人满意.从而有利于这种混沌神经网络在优化问题中的推广.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶进宝		7	23	4.0	4.0
5	彭景斌		2	6	1.0	2.0
9	王雪娇		1	6	1.0	1.0