一种新的混沌神经网络模型及其动力学分析

被引：10

作者：

何振亚

谭营

王保云

机构：

[1] 东南大学无线电工程系

[2] 中国科技大学信息处理研究中心

[3] 南京邮电学院信息工程系

来源：

基金：

国家攀登计划;

关键词：

神经网络；暂态混沌；时变增益；非线性优化；混沌退火机制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种混沌神经网络模型．通过引入暂态混沌和时变增益，该网络比Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性，从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力．它可以用于求解各种复杂的优化问题．大量的数字模拟表明网络能较好地解决Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型网络的局部极值问题．

引用

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