基于混沌神经网络的复杂系统建模方法研究
针对复杂系统多层前馈神经网络的建模问题,提出了一种基于混沌变量的并行变尺度优化算法.把混沌变量映射到优化变量区间,先采用并行混沌优化算法,在不同的轨道上进行”粗搜索”,然后不断缩小优化变量空间、不断加深优化变量的搜索精度进行”细搜索”,使神经网络权值参数能够更快、更有效地向向全局最优解收敛.仿真结果表明该算法的有效性.
混沌优化算法 前馈神经网络 混沌神经网络 建模方法
王书舟 伞冶
哈尔滨工业大学(哈尔滨)
国内会议
贵阳
中文
573-575
2004-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）