暂态混沌动力学在神经网络优化计算中的应用

通过在神经网络状态空间演化方程中引入一个非线性反馈项,使神经网络系统的动力学表现出混沌特性。为将混沌动力学作为搜索机制应用于优化问题,又引入一个调节机制构成了暂态混沌神经网络模型。本文着重分析了暂态混沌神经网络动力学行为,并将其应用旅行推销员问题。实现了全局优化且有较快的收敛速度。     

一种暂态混沌神经网络及其应用

讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfield网络得到最优解,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.仿真结果表明算法对于初始值是稳健的,并且具有很强的克服陷入局部极小能力.     

带正弦函数扰动的小波混沌神经网络研究

对小波混沌神经网络的内部状态进行改进,引入了三角函数扰动,提出了一种新型的带三角函数扰动的小波混沌神经网络模型,并把它应用到函数优化和组合优化问题中.仿真结果表明,在控制适当的扰动系数时,带三角函数扰动的小波混沌神经网络能有效地解决函数优化问题和组合优化问题,体现了小波混沌神经网络有很强的鲁棒性和抗干扰能力.     

复合正弦函数混沌神经网络及优化计算应用

混沌神经网络已经成功地解决了函数优化和组合优化问题.通过复合正弦函数和S igmoid函数构成激励函数,构造了一种新的暂态混沌神经网络.给出了该神经元的倒分叉图和最大LE指数,分析了混沌动力学特性,并将其应用于函数优化问题.仿真结果表明,新的暂态混沌神经网络优于原来的混沌神经网络.     

自适应暂态混沌神经网络在CDMA多用户检测器中的应用

提出一种自适应变尺度暂态混沌神经网络，并将其应用于CDMA的多用户检测技术。该算法在优化搜索过程中根据暂态混沌神经网络能量函数的变化调整网络参数，自适应地控制能量函数对神经网络动力学特性产生良好的影响。仿真结果表明，基于改进的自适应混沌神经网络算法的多用户检测器能够有效地逼近CDMA的最优多用户检测器的性能。     

白噪声混沌神经网络的模拟退火策略

分析了白噪声混沌神经网络模型的动力学特性和对自反馈连接权值的敏感性,研究了退火函数在优化过程中对准确性和计算速度的影响.利用分段模拟退火思想对白噪声混沌神经网络进行改进,使得该网络模型在保证优化算法准确性的基础上,加快了收敛速度,并通过对经典旅行商问题的仿真实验,表明算法具有很强的克服陷入局部极小点的能力,较大程度地改善了原模型的求解组合优化问题的能力,验证了这种分段模拟退火策略的有效性.最后说明了模型参数对改进网络性能的重要性.     

反三角函数混沌神经网络的模拟退火策略

分析了混沌神经网络模型中加入反三角函数对解决组合优化问题的作用,以及该网络的动力学特性和对自反馈连接权值的敏感性,研究了退火函数在优化过程中对准确性和计算速度的影响.利用分段模拟退火思想对反三角函数混沌神经网络进行改进,使得该网络模型在保证优化算法准确性的基础上,加快了收敛速度,算法具有很强的克服陷入局部极小点的能力....     

混沌动态模糊神经网络及变压器故障诊断的应用

提出一种结合动态模糊神经网络和混沌优化算法的故障诊断方法,将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索.利用混沌优化的动态模糊神经网络建立变压器故障诊断模型,此模型不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可根据误差减少率进行修正.仿真结果表明,混沌动态模糊神经网络算法精度高、迭代步骤少、收敛快,对识别和预测变压器状态具有较高的精度和效率,并可方便有效地应用到其他领域.     

暂态混沌神经网络算法在矿井通风网络风量优化中的应用

针对传统矿井通风网络解算方法的缺陷,提出一种新的暂态混沌神经网络的解算方法,利用混沌变量在混沌运动过程中所具有的遍历性、随机性来寻找全局的最优解,克服陷入局部极小的趋势.以通风总能耗最低为目标函数建立通风网络优化的数学模型,应用暂态混沌神经网络算法对一个简单通风网络的优化模型进行求解.实验结果表明:优化后通风系统总能耗降低了2.63 kW,节能率大约为3.78％.     

混沌神经网络住宅性能综合评价模型的研究

住宅性能综合评价是住宅商品化和市场化的重要基础性工作.利用人工神经网络模拟人脑学习和记忆功能的特点,建立了住宅性能综合评价模型.针对神经网络BP算法收敛速度慢容易陷入局部极小值问题,将混沌理论引入神经网络算法中,利用混沌运动的遍历特性加快了训练速度,使其收敛于全局最优解.算例表明,混沌神经网络模型可以准确地评价住宅的综合性能,有良好的应用前景.     

带容量约束的多车调度暂态混沌神经网络算法

带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车和用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序两个阶段.实例计算以及与其他算法比较表明,该算法是一种求解多车调度问题的可行且高效的方法.     

TSP的瞬态混沌神经网络算法

具有瞬态混沌特性的神经网络(TCNN)可以解TSP。利用神经元的自抑制反馈产生混沌动态，其遍历性能和随机搜索性能有效地克服了Hopfield神经网络(HNN)极易陷入局部极小的缺陷；同时利用一时变参数控制混沌行为，使网络再经过一个短暂的倍周期倒分岔后逐渐趋于一般的Hopfield神经网络，从而收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点。仿真结果表明，TCNN比HNN具有更强的全局寻优能力和更高的搜索效率。     

任务分配问题的瞬态沸混沌神经网络解法

采用具有瞬态混沌特性的神经网络（TCNN）解任务分配问题,该方法利用神经元的自反馈产生混沌动态,由于混沌动态特性具有很强的搜索全局最优妥的能力,有效地避免了传统Hopfield神经网络（HNN）极易陶入局部极小的缺陷,同时利用时变参数控制混沌行为,使网络在经过一个矩暂的混沌倒分岔后逐渐于一般的Hopfield神经网络,保证网络收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点。仿真结果表明,TCNN解任务分配问题时,总能收敛到全局最优或几乎接近全局最优,同时具有更高的搜索效率,另外,还用此方法求解了属于NP－完全问题的实时分布处理系统的任务分配问题。     

混沌神经网络模型中的模拟退火策略

混沌模拟退火法（CSA）是一种能有效解决局部极值问题的全局最优化算法，其神经元的自反馈连接权值zi的演变函数称为退火函数，它影响暂态混沌神经网络（TCNN）优化方法的准确性和计算速度，文中通过比较单细胞TCNN模型CSA中两种最常用的退火函数（线性退火和指数退火函数），给出了一种新的分段指数退火函数，使得算法的收敛速度加快，搜索精度增加。并利用推销员问题（TSP）验证了新的分段退火函数优于前面两种退火函数策略。     

返回扩张不动点与瞬态混沌神经网络中的混沌研究

证明了返回扩张不动点可以生成分布混沌和ω-混沌。作为一个应用,证明了如果满足一定条件,一个瞬态混沌神经网络（TCNN）可以产生分布混沌和ω-混沌。     

计算状态可变反馈增益的新算法

提出了一种状态可变反馈增益的新算法，这种算法改进了一般状态反馈控制器的设计方法，并给出了一个自搜索平衡系统的例子说明新算法的应用。     

基于自适应观测器的线性离散系统故障诊断

为诊断线性离散系统中的故障,提出了基于状态估计的自适应观测器故障诊断方法。利用基于Lyapunov函数的自适应观测器构造残差信号,设计了观测器增益矩阵和故障估计值的自适应调节规律。保证Lyapunov函数的一阶导数为负,所提出的自适应调整律能够实现观测器稳定和故障估计误差收敛。仿真结果表明,该方法可以及时检测系统故障,且能够诊断故障大小。     

带有等式约束的状态估计快速算法

提出了一种利用等式约束条件来修正加权最小二乘所得的状态量的状态估计新算法,算法在一定程度上保证了虚拟零注入量测量的有效信息,将增益矩阵解耦成增益子矩阵进行计算,提高了运算速度,保证了状态估计的高效性,有利于实时应用。     

基于新息特性抗野值Kalman预测算法

针对Kalman最优预测方法应用过程中,量测值中的野值对状态预测的不利影响,提出了一种基于新息正交特性实时估计量测方差的新算法.该算法使得修正的量测方差能够保持修正前的新息正交性,从而改变Kalman最优增益,修正状态预测值,使得预测误差的方差为最小.仿真结果表明,该算法能够克服野值对状态最优预测值的不利影响,提高了跟踪精度.     

基于PSO的多级反馈放大器的设计与仿真

采用粒子群优化算法,在高电压增益、低输出电阻的要求下,选择电压增益与输出电阻的比作为适应度函数,对两级直接耦合负反馈放大电路电阻的参数进行优化设计.对结果的电阻值经EWB软件仿真,闭环电压增益与优化理论计算的平均误差为1.65%,说明理论的正确性.优化结果显示,输出电阻总是趋于设定值的底限,以使适应度函数为最大,符合算法的要求.同时根据对放大器指标的不同需求,可以改变适应度函数,找到的最好效果.