智能系统学报
智能繫統學報
지능계통학보
CAAI TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS
2014年
4期
444-448
,共5页
许楠%刘桂阳%徐耀群
許楠%劉桂暘%徐耀群
허남%류계양%서요군
高斯函数%扰动%混沌神经网络%内部状态
高斯函數%擾動%混沌神經網絡%內部狀態
고사함수%우동%혼돈신경망락%내부상태
Gaussian function%Gaussian disturbance%chaotic neural network%inside state
为考查新型混沌神经网络的抗干扰能力,在Chen ’ s混沌神经网络模型的内部状态中加入高斯函数扰动项。通过分析该网络神经元的混沌特性,说明了模拟退火参数及高斯函数的宽度参数对混沌行为的影响;分析了不同宽度值时的高斯曲线以及内部状态随迭代次数的变化情况,说明了扰动强弱敏感依赖于该参数的取值。将带有高斯扰动的混沌神经网络模型应用于解决旅行商最短路径问题( TSP ),通过仿真实验,说明若合理调整网络参数以及径向基宽度参数,则该新型网络可以具有较高的抗扰动能力,从而使得网络能够避免陷入局部极小点,并以较快速度求得全局最优解。
為攷查新型混沌神經網絡的抗榦擾能力,在Chen ’ s混沌神經網絡模型的內部狀態中加入高斯函數擾動項。通過分析該網絡神經元的混沌特性,說明瞭模擬退火參數及高斯函數的寬度參數對混沌行為的影響;分析瞭不同寬度值時的高斯麯線以及內部狀態隨迭代次數的變化情況,說明瞭擾動彊弱敏感依賴于該參數的取值。將帶有高斯擾動的混沌神經網絡模型應用于解決旅行商最短路徑問題( TSP ),通過倣真實驗,說明若閤理調整網絡參數以及徑嚮基寬度參數,則該新型網絡可以具有較高的抗擾動能力,從而使得網絡能夠避免陷入跼部極小點,併以較快速度求得全跼最優解。
위고사신형혼돈신경망락적항간우능력,재Chen ’ s혼돈신경망락모형적내부상태중가입고사함수우동항。통과분석해망락신경원적혼돈특성,설명료모의퇴화삼수급고사함수적관도삼수대혼돈행위적영향;분석료불동관도치시적고사곡선이급내부상태수질대차수적변화정황,설명료우동강약민감의뢰우해삼수적취치。장대유고사우동적혼돈신경망락모형응용우해결여행상최단로경문제( TSP ),통과방진실험,설명약합리조정망락삼수이급경향기관도삼수,칙해신형망락가이구유교고적항우동능력,종이사득망락능구피면함입국부겁소점,병이교쾌속도구득전국최우해。
A Gaussian function disturbance item is added into the internal state of Chen's chaotic neural network for examining the anti-disturbance ability of the new chaotic neural network .The chaotic dynamics behavior of the sin-gle chaotic neuron is analyzed .The chaotic behavior is affected by the parameter of the simulated annealing and the width of the Gaussian function .The Gaussian curve and the change of the inside state are analyzed in different widths.The amount of disturbance depends on the width .This chaotic neural network with Gaussian disturbance is used to solve traveling salesman problem .The simulation results indicate that this network can avoid the limits of being trapped into the local minima and its capability of resisting the disturbance is perfect .