基于暂态混沌神经网络的稳态大系统递阶优化控制

摘要：

针对基于Hopfield优化网络的大系统优化控制算法易陷入局部最优值而无法得到全局最优值的问题,利用暂态混沌神经网络比Hopfield网络更为丰富的动力学特性,提出一种基于TCNN的递阶优化网络算法.此网络提高了对大系统稳态优化控制问题全局最优值搜索的能力.仿真实验验证了这种优化网络的有效性.

关键词： 大系统 递阶优化 混沌 神经网络 最优值 稳态优化控制

作者: 李薪宇 康波 吕炳朝

作者单位: 电子科技大学自动化工程学院(四川成都)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国控制与决策学术年会

会议地点: 黄山

会议语种:中文

页码: 425-427

在线出版日期: 2004-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）