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基于变尺度混沌优化的方法可以利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点，并可以变尺度搜索提高局部空间的搜索速度和精度。把该方法应用到神经网络的权值优化中，可以得到很好的效果。
变尺度混沌优化神经网络的研究
【摘 要】
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基于变尺度混沌优化的方法可以利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点，并可以变尺度搜索提高局部空间的搜索速度和精度。把该方法应用到神经网络的权值优化中
【机 构】
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西安交通大学机械电子工程系,中国电力科学研究院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2001年21期
【基金项目】
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国家937重点基础研究专向经费资助(编号:G1998-030405)
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