计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2006年
3期
116-118
,共3页
暂态混沌%神经网络%函数优化
暫態混沌%神經網絡%函數優化
잠태혼돈%신경망락%함수우화
本文提出了一种新颖的混沌神经元模型,其激励函数由Gauss函数和Sigmoid函数组成,分叉图和Lyapunov指数的计算表明其具有复杂的混沌动力学特性.在此基础上构成一种暂态混沌神经网络,将大范围的倍周期倒分叉过程的混沌搜索和最优解邻域内的类似Hopfield网络的梯度搜索相结合,应用于函数优化计算问题的求解.实验证明,它具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度.
本文提齣瞭一種新穎的混沌神經元模型,其激勵函數由Gauss函數和Sigmoid函數組成,分扠圖和Lyapunov指數的計算錶明其具有複雜的混沌動力學特性.在此基礎上構成一種暫態混沌神經網絡,將大範圍的倍週期倒分扠過程的混沌搜索和最優解鄰域內的類似Hopfield網絡的梯度搜索相結閤,應用于函數優化計算問題的求解.實驗證明,它具有較彊的全跼尋優能力和較快的收斂速度.
본문제출료일충신영적혼돈신경원모형,기격려함수유Gauss함수화Sigmoid함수조성,분차도화Lyapunov지수적계산표명기구유복잡적혼돈동역학특성.재차기출상구성일충잠태혼돈신경망락,장대범위적배주기도분차과정적혼돈수색화최우해린역내적유사Hopfield망락적제도수색상결합,응용우함수우화계산문제적구해.실험증명,타구유교강적전국심우능력화교쾌적수렴속도.
