现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2009年
4期
76-79
,共4页
暂态混沌神经网络%优化问题%非线性函数优化%TSP
暫態混沌神經網絡%優化問題%非線性函數優化%TSP
잠태혼돈신경망락%우화문제%비선성함수우화%TSP
为了分析研究暂态混沌神经网络特性及其优化机制,在分析与研究暂态混沌神经元模型基础上,通过在Matlab软件中编程仿真分析,比较神经网络的动力学特性及各参数对于网络的寻优过程影响.暂态混沌神经网络模型利用混沌所固有的随机性和轨道遍历性,在大范围内按其自身规律进行搜索,搜索过程按混沌轨道遍历,不受目标函数限制,从而具有克服陷入局部极,1、的能力可有效地解决一系列组合优化问题.这里根据网络动力学特性合理选择控制网络参数,通过仿真很好地解决了非线性函数优化问题和10个城市的TSP问题.相对于传统参数选择依靠经验使优化结果更具说服力,优化结果令人满意.从而有利于这种混沌神经网络在优化问题中的推广.
為瞭分析研究暫態混沌神經網絡特性及其優化機製,在分析與研究暫態混沌神經元模型基礎上,通過在Matlab軟件中編程倣真分析,比較神經網絡的動力學特性及各參數對于網絡的尋優過程影響.暫態混沌神經網絡模型利用混沌所固有的隨機性和軌道遍歷性,在大範圍內按其自身規律進行搜索,搜索過程按混沌軌道遍歷,不受目標函數限製,從而具有剋服陷入跼部極,1、的能力可有效地解決一繫列組閤優化問題.這裏根據網絡動力學特性閤理選擇控製網絡參數,通過倣真很好地解決瞭非線性函數優化問題和10箇城市的TSP問題.相對于傳統參數選擇依靠經驗使優化結果更具說服力,優化結果令人滿意.從而有利于這種混沌神經網絡在優化問題中的推廣.
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