【摘 要】
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针对变频正弦混沌神经网络寻优精度与收敛速度无法兼顾的问题,通过分析暂态混沌神经网络的优化机制和现有的退火策略,提出了一种基于自适应模拟退火策略的变频正弦混沌神经网
【机 构】
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北京工业大学信息学部,泰山学院机械与建筑工程学院,计算智能与智能系统北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(No.61533002);国家自然科学基金青年科学基金(No.61603009);北京市科技专项课题领军人才(No.Z1511000001315010);北京工业大学日新人才计划(No.2017-RX(1)-04)
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针对变频正弦混沌神经网络寻优精度与收敛速度无法兼顾的问题,通过分析暂态混沌神经网络的优化机制和现有的退火策略,提出了一种基于自适应模拟退火策略的变频正弦混沌神经网络模型.该模型可以根据混沌神经元的Lyapunov指数来确定合适的自反馈连接权值.给出了混沌神经元的倒分岔图、Lyapunov指数及不同退火函数的时间演化图,证明了自适应模拟退火策略能够自主选择合适的退火速度,更有效的利用混沌全局搜索能力,并加快非混沌态的演化时间.为了证明该模型的有效性,将其应用于函数优化和组合优化问题中.仿真实验表明:(1)对
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