一种混沌神经网络模型及其在优化中的应用

通过在Hopfield神经网络模型 (HNN)中引入非线性自反馈项 ,提出了一种具有暂态混沌动力学行为的神经网络模型。该模型首先经过一个倍周期倒分叉过程进行混沌搜索 ,进而进行类似HNN的梯度搜索。由于它利用了混沌搜索固有的随机性和轨道遍历性 ,因而具有较强的克服陷入局部极小的能力。两个典型的函数优化例子表明了该算法的有效性     

求解一类组合优化问题的混沌搜索法

把混沌引入各种传统的优化计算模型中以避免系统落入局部最优陷阱 ,是一种行之有效的方法 .本文提出一种利用混沌搜索一类组合优化问题最优解的模型 ,并对其进行了理论分析和数值模拟 .与混沌神经网络模型相比 ,本模型避免了模型参数选择的难题 ,具有实现方便 ,寻优效果好的优点 ,为解决一类组合优化问题提供了新途径.     

混沌神经网络多传感器信息融合系统设计

基于基本BP算法，引入具有全局游动性的混沌机制设计了混沌神经网络。将其用于多传感器信息融合设计了混沌神经网络多传感器信息融合系统。该系统能完善地、精确地反映检测对象，提高信息融合的质量。压力传感器数据融合系统的仿真证明了此法的有效性和优越性，系统设计简单，适合工程应用。     

基于改进型能量函数和瞬态混沌神经网络的TSP问题研究

针对传统神经网络在搜索NP类问题的解时易陷于局部最优点的不足,提出了一种基于改进型能量函数(IEF)和瞬态混沌神经网络(TCNN)的优化模型,将此应用于旅行商问题(TSP)的求解,并和传统神经网络优化方法进行了比较。仿真研究结果表明,该论文所提出的方法在解的可行性以及全局最优解的获取能力方面都有很大优势,收敛速度和准确度也令人满意。     

基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解

蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功．将蚁群优化算法应用于0—1背包问题，首先将0—1背包问题表示成相应的构造图，并针对该图设计了两个状态转移公式，蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡．此时，蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解．仿真实验对该算法的参数进行了讨论，再与遗传算法进行比较，结果显示该算法具有较高的性能．     

混沌时间序列的混合遗传神经网络预测方法

在相空间重构理论的基础上,将改进的遗传算法和神经网络结合起来,提出了一种混合遗传神经网络预测混沌时问序列的方法.通过复相关法和Cao方法重构混沌时间序列,利用改进的遗传算法优化神经网络的结构、初始权值和阚值,然后训练神经网络求得最优解.该算法应用到混沌时间序列的预测中,验证了该算法的有效性,并与BP和RBF算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该算法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度.     

四色和K色图着色问题的瞬态混沌神经网络解法

首先给出了用神经网络求解四色图着色问题的神经网络结构和能量函数 ,然后采用了具有瞬态混沌特性的神经网络 ( TCNN)来解四色图着色问题 .由于引入具有复杂动态特性的瞬态混沌使得该法具有很强的搜索全局最优解的能力 .仿真结果表明 ,用该法解四色图着色问题总能保证使能量函数收敛到最优解 ,有效避免了用传统的 Hopfield人工神经网络 ( HNN)解此问题时极易陷入局部极小的缺陷 ,并且收敛速度更快 .另外我们还用此法求解了属于 NP-完全问题的 K色图着色问题.     

多峰函数优化的免疫混沌网络算法

针对多峰函数优化问题,借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论,提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体,增强了算法的局部搜索能力;采用网络抑制策略,保持了种群的多样性;通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模,提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性,较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡,具有更强的多峰函数优化能力。     

Shortest Path Routing Algorithm Based on Chaotic Neural Network

A shortest path routing algorithm based on transient chaotic neural network is proposed in this paper. Gam-pared with previous models adopting Hopfield neural network, this algorithm has a higher ability to overcome the local minimum, and achieves a better performance. By introducing a special post-processing technique for the output matrixes, our algorithm can obtain an optimal solution with a high probability even for the paths that need more hops in large-size networks.     

基于嵌入混沌序列的遗传算法

将混沌序列引入遗传算法中,获得了一种新的算法．该算法有效地克服了标准遗传算法中的“早熟”现象,并具有更快的收敛速度．计算机模拟验证了上述特征．同时还将改进了的算法用于多重小波神经网的训练．     

基于RBF神经网络的分数阶混沌系统的同步

针对分数阶混沌系统的同步问题,提出一种基于径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)神经网络的控制器。利用RBF神经网络对同步误差系统进行补偿控制,神经网络的权值可以在线调整,使得同步误差渐近收敛到零点。基于Lya-punov稳定性理论,分析了该控制器的稳定性。分别以分数阶Chen系统的同步和分数阶Liu系统的同步为例进行了数值仿真,仿真结果验证了所设计的控制器的有效性和鲁棒性。     

混沌神经网络编码研究

本文运用神经网络的非线性动力学理论,研究了利用线性分段的一波三折函数构造混沌神经网络,进行混沌序列编码。文中分别给出自环反馈网络模型和耦合网络模型,并针对每类模型,仿真得到了具体的网络,获得了相应的混沌编码。同时对耦合网络的模式识别进行了初步探讨。     

带随机扰动的参数不确定混沌神经网络的同步

基于驱动-响应混沌同步原理,在同时考虑系统内部参数不确定性和系统外部随机干扰的情况下,研究了一类混沌神经网络的同步控制问题.利用随机微分方程理论,Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,得出了混沌神经网络全局渐近同步的充分条件和控制器设计方法.所得的充分条件以线性矩阵不等式的形式给出,容易被已有的LMI工具箱所以验证,而且所设计的控制器结构简单,易于实现.最后,仿真实例验证了文中方法的有效性.     

基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性，其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性，为此，本文根据非线性，大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律，计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度，并以此为指导，采用混沌神经网络重构混沌时间序列相空间，该混沌神经网络即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，仍能对系统作高精度预测，在此基础上，又将预测模型与模糊控制相结合，提出了一种新型的模糊预测控制决策，实现了非线性，大时滞系统高精度的自适应控制，将该控制应用在单元机组负荷控制中，仿真表明该控制具有实时性，容错性和鲁棒性。     

Artificial Neural Network for Combining Forecasts

ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｆｏｒＣｏｍｂｉｎｉｎｇＦｏｒｅｃａｓｔｓ￥ＳｈａｎｍｉｎｇＳｈｉ，ＬｉＤ．Ｘｕ＆ＢａｏＬｉｕ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｌｏｒａｄｏａｔＢｏｕｌ...     

产品回收处理策略优化的0-1型目标规划模型

详细论述了产品拆卸树的绘制规则 ,提出拆卸成本的计算算法 ;运用基于作业的成本分析法 ,分析了零部件再用、材料再生、安全处置等废弃处理策略的成本与效益 ;考虑零部件的降级情况 ,在构建产品回收总量、再用零部件的需求量、拆卸能力、再造能力、碎袭分类能力等绝对约束的基础上 ,量化分析了再用收益最大化、再生收益最大化、填埋成本最小化、回收净收益最大化、再生项数最大化等目标约束 ,建立了产品回收策略优选的 0 -1型目标规划模型 ,并以 PC机的回收处理为例 ,进行了实际应用 .     

投影神经网络及其应用

本文提出了一种投影神经网络以实现模式矢量向某一空间的投影,文中详细讨论了网络的结构,并提出了一种调整联接权的格形学习算法。本文将投影神经网络应用于飞机目标冲激响应波形的识别问题,得到了良好的效果,研究结果表明这种投影神经网络具有投影精度高、实时性好的优点。     

基于混沌预测的模糊神经网络控制器设计及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性 ,其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性。根据非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间 ,计算相空间的最大Lyapunov指数、饱和嵌入维数和可预报尺度 ,并以此为指导 ,对系统作高精度预测。在此基础上 ,又设计了遗传算法优化的模糊神经网络预测控制器 ,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制应用在锅炉过热汽温控制中 ,仿真表明该控制的有效性、准确性和鲁棒性。     

求解有界约束二次规划问题神经网络模型的收敛性分析

通过深化Lasalle不变原理,建立了判别一般动力系统全局收敛性的一个准则.应用这一准则,详尽研究了一个求解有界约束二次规划问题神经网络的全局收敛性,给出了当目标函数为一类非凸函数时的全局收敛性条件.特别地利用常微分方程理论,证明了该网络对任意凸函数全局收敛性,所获结果深化和推广了现有文献相关结论的相应结论.这些新的结论都表明了该神经网络在求解有界约束二次规划问题时的有效性.数值模拟与理论分析结果一致.