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提出了一种混沌神经网络模型。通过引入暂态混沌和时变增益，该网络比Hopfield型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性，从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力，它可以用于求解各种复杂的优化问题。大量的数字模拟表明网络能较好地解决Hopfield型网络的局部极值问题。
一种新的混沌神经网络模型及其动力学分析
【摘 要】
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提出了一种混沌神经网络模型。通过引入暂态混沌和时变增益，该网络比Hopfield型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性，从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力
【机 构】
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东南大学无线电工程系,中国科技大学信息处理研究中心
【出 处】
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东南大学学报
【发表日期】
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1998年6期
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