一种混沌神经网络模型及其在优化中的应用

来源 :系统工程与电子技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wei370210524

【摘要】

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通过在Hopfield神经网络模型(HNN)中引入非线性自反馈项,提出了一种具有暂态混沌动力学行为的神经网络模型.该模型首先经过一个倍周期倒分叉过程进行混沌搜索,进而进行类似HN

【作者】

：

张强马润年许进

【机构】

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西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室

【出处】

：

系统工程与电子技术

【发表日期】

：

2002年2期

【关键词】

：

HOPFIELD神经网络暂态混沌动力学函数优化 Hopfield neural networks Transient chaotic dynamics Fu

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通过在Hopfield神经网络模型(HNN)中引入非线性自反馈项,提出了一种具有暂态混沌动力学行为的神经网络模型.该模型首先经过一个倍周期倒分叉过程进行混沌搜索,进而进行类似HNN的梯度搜索.由于它利用了混沌搜索固有的随机性和轨道遍历性,因而具有较强的克服陷入局部极小的能力.两个典型的函数优化例子表明了该算法的有效性.

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