带有高斯扰动的混沌神经网络及应用

• 作者: 刘桂阳 徐耀群 许楠
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯函数 扰动 混沌神经网络 内部状态
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 444-448
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201308013

摘要

为考查新型混沌神经网络的抗干扰能力，在Chen ’ s混沌神经网络模型的内部状态中加入高斯函数扰动项。通过分析该网络神经元的混沌特性，说明了模拟退火参数及高斯函数的宽度参数对混沌行为的影响；分析了不同宽度值时的高斯曲线以及内部状态随迭代次数的变化情况，说明了扰动强弱敏感依赖于该参数的取值。将带有高斯扰动的混沌神经网络模型应用于解决旅行商最短路径问题（ TSP ），通过仿真实验，说明若合理调整网络参数以及径向基宽度参数，则该新型网络可以具有较高的抗扰动能力，从而使得网络能够避免陷入局部极小点，并以较快速度求得全局最优解。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐耀群	哈尔滨商业大学系统工程研究所	66	338	8.0	14.0
2	许楠	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	19	38	4.0	5.0
3	刘桂阳	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	35	113	6.0	8.0