山东大学学报（工学版）
山東大學學報（工學版）
산동대학학보（공학판）
JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)
2005年
2期
72-76
,共5页
毛亚林%张国忠%周明%朱斌
毛亞林%張國忠%週明%硃斌
모아림%장국충%주명%주빈
改进混沌神经网络%组合优化问题%旅行商问题%模型
改進混沌神經網絡%組閤優化問題%旅行商問題%模型
개진혼돈신경망락%조합우화문제%여행상문제%모형
在传统的混沌神经网络模型基础上,提出了一种改进的混沌神经网络(ICNN).通过引入时变的输出函数增益和修正自反馈系数的表达式,使该模型可有效地控制Sigmoid输出函数图形的陡度和模型演化中混沌动态的收敛过程,从而拥有更丰富的神经动力学特性与初值鲁棒性.该模型可有效地解决一系列组合优化问题(COP),解决了10个与48个城市的TSP问题.
在傳統的混沌神經網絡模型基礎上,提齣瞭一種改進的混沌神經網絡(ICNN).通過引入時變的輸齣函數增益和脩正自反饋繫數的錶達式,使該模型可有效地控製Sigmoid輸齣函數圖形的陡度和模型縯化中混沌動態的收斂過程,從而擁有更豐富的神經動力學特性與初值魯棒性.該模型可有效地解決一繫列組閤優化問題(COP),解決瞭10箇與48箇城市的TSP問題.
재전통적혼돈신경망락모형기출상,제출료일충개진적혼돈신경망락(ICNN).통과인입시변적수출함수증익화수정자반궤계수적표체식,사해모형가유효지공제Sigmoid수출함수도형적두도화모형연화중혼돈동태적수렴과정,종이옹유경봉부적신경동역학특성여초치로봉성.해모형가유효지해결일계렬조합우화문제(COP),해결료10개여48개성시적TSP문제.
