Shannon小波混沌神经网络及其在TSP中的应用

摘要：

通过引入Shannon小波和Sigmoid函数加和组成的非单调激励函数,提出了一种新型的暂态混沌神经元模型.给出了该混沌神经元的倒分岔图和最大Lyapunov指数时间演化图,分析了其动力学特性.基于该模型,构造了一种暂态混沌神经网络,并将其应用于函数优化和组合优化问题.通过经典的10城市TSP验证了该暂态混沌神经网络的有效性.

关键词： 非单调激励函数 混沌神经网络 Lyapunov指数

作者: 徐耀群 孙明

作者单位: 哈尔滨商业大学系统工程研究所,哈尔滨150028

会议类型: 国内会议

会议名称: 第25届中国控制会议

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 1161-1164

在线出版日期: 2006-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）