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.     

傅立叶混沌神经网络模型中的模拟退火策略

分析了傅立叶混沌神经网络模型的动力学特性对自反馈连接权值的敏感性,研究了退火函数对优化过程中的准确性和计算速度的影响.并利用暂态混沌神经网络退火过程分段的思想对傅立叶混沌神经网络模型进行改进, 提出了一种具有随机性和确定性并存的优化算法,在保证优化算法准确性的基础上,加快收敛速度,并利用对经典旅行商问题的研究,表明算法具有很强的克服陷入局部极小能力,较大程度提高了优化、时间和对初值的鲁棒性能, 验证了这种优化策略的有效性,同时给出了模型参数对性能影响的一些结论.     

基于混合算法优化神经网络的混沌时间序列预测

提出了一种混合算法优化神经网络的混沌时间序列预测模型.将粒子群优化算法与模拟退火算法过程中概率突跳的思想相结合形成一种新的混合算法,并用此混合算法优化神经网络建立预测模型.该模型克服了传统的神经网络收敛慢、易陷入局部最优等不足.利用该模型对Mackey-Glass混沌时间序列和Henon映射进行实验仿真,结果表明,该模型收敛速度快,稳定性能好,预测精度高.     

混沌神经网络预测算法评价准则与性能分析

为比较各种混沌神经网络预测算法的误差性能 ,该文提出了预测误差评价准则 ,即根均方误差 ,偏差 ,预测精度 ,决定度系数 ,绝对误差 ,以及一些归一化根均方误差等 ,并分析了它们在描述误差特征上的具体含义。针对两种混沌神经网络预测算法 (即全局神经网络算法和局部神经网络算法 ) ,利用该准则进行了性能分析 ,给出了合理的评价。结果表明 ,与混沌神经网络预测的局部模型算法相比 ,全局模型算法有更好的预测效果 ,且训练时间短 ,占用资源少 ,推广能力好     

四色图着色问题的混沌神经网络解法

采用一种基于退火策略的混沌神经网络（ACNN）算法求解四色图着色问题。将混沌机制引入H0pfield神经网络（HNN），利用混沌的遍历性进行随机搜索，由退火策略控制混沌动态退出和倒分岔出现，使ACNN逐渐趋于一般的HNN．从而既避免了陷于局部极小，又加快了收敛速度，使网络能快速收敛到一个全局最优或近似最优的稳定平衡点。仿真结果表明，这是一个能有效求解四色图着色问题的全局最优化算法。     

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.     

基于神经网络误差补偿的混沌系统广义预测控制

本利用BP结构神经网络，对混沌系统的建模误差进行预测，并将其补偿到广义预测控制中，以提高算法的鲁棒性，线性模型和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘算法．仿真结果表明该算法对混沌系统控制的有效性．     

模糊混沌神经网络的构建方法研究

基于混沌神经网络的构建过程,提出一种构建模糊混沌神经网络(FCNN)的方法,在介绍了BP算法及混沌神经网络概念的基础上,给出了混沌BP算法,并提出了基于混沌BP算法的模糊混沌神经元的动态模型,从而构建模糊混沌神经网络。主要讨论所构建的模糊混沌神经网络的模糊特性、耗散性和李亚普诺夫性能指标。给出了模型具有模糊特性的几个特征,以及满足耗散性和混沌特性的条件。仿真实验表明所提出的模糊混沌神经元模型既具有模糊特性又具有混沌特性。     

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....     

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.     

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.     

具有混沌机制的模糊神经网络非线性系统建模研究

针对常规的BP算法收敛速度慢及容易陷入局部极小的缺点,在该算法中引入具有混沌机制的非线性自反馈项,给出了混沌BP算法,并利用其训练和学习模糊神经网络中的权值,从而构成一种引入型模糊混沌神经网络;最后,用提出的引入型模糊混沌神经网络对非线性系统进行仿真研究,仿真结果表明,所设计的引入型模糊混沌神经具有与混沌动力学特性同样...     

混沌神经网络中的超混沌复杂性研究

在混沌保密通信中,混沌的复杂性是评估算法安全性的重要指标.通过对一种典型混沌神经网络的Lyapunov指数、相关函数、输出序列的频谱和功率谱等特征函数的综合分析,发现混沌神经网络中存在超混沌现象,并对其复杂性进行综合评价.同时,研究了参数变化对混沌神经网络Lyapunov指数谱的影响并进行了实验,结果表明,网络的输出状态可根据需要进行改变.     

暂态混沌神经网络的算法改进及其在TSP中的应用

根据暂态混沌神经网络所具有的通过负反馈系数对神经网络引入退火机制,并通过网络动态运行中系数的不断减少来使网络从初期的混沌状态收敛到稳定收敛状态的特点,将其应用到中国31个省会城市的旅行商问题中.针对应用中所存在的解决较大数目的组合优化问题不易收敛到最优解的情况,将暂态混沌神经网络和传统的启发式算法相结合,提出一种组合算法.给出了改进算法的具体设计以及应用实施的步骤,并对应用结果进行了性能对比分析.     

基于RBF网络的混沌动力系统辨识

提出用RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识，设计了一个三层RBF网络结构，仿真实验说明了RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质。用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型，通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能，同时推导了RBF网络模型Lyapunov指数的计算公式。仿真结果表明，该辨识模型能很好地逼近原混沌动力系统，准确地体现原混沌系统的动力学特性。     

一种非线性系统参数辨识的耦合算法研究

针对工程复杂性、时变性、非线性的特点,提出了基于混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与El-man神经网络的耦合算法(CIPSD-ENN),用于非线性动态模型参数辨识.CIPSO优化算法将人工免疫系统中的克隆选择和混沌优化机制引入粒子群算法,在粒子群种群进化过程中,该算法对粒子进行克隆选择,提高其收敛速度,对克隆后的粒子混沌变异以增强种群局部搜索能力.最后,CIPSO与动态反馈型Elman神经网络融合,对其权值、阈值寻优,建立了基于CIPSO和ENN的耦合算法系统辨识模型.实验结果表明,算法具有收敛速度快、收敛精度高、鲁棒性强的特点,与单纯Elman网络辨识相比,模型收敛速度提高了10倍,拟合精度提高了2个数量级.     

基于正则神经网络模型的时滞混沌系统预测控制

研究模型未知、不稳定的不动点位置及其局部性态未知情形下的时滞混沌系统的控制问题。提出了一种神经网络预测控制方法,将模型未知时的时滞混沌运动控制到不稳定的不动点处。分析了控制系统(包括观测器、正则神经网络预测器和在线训练的线性神经网络预测控制器)的稳定性,与现有同类方法比较,本方法收敛速度快,算法简便。仿真实验表明了本方法的有效性。     

基于神经网络和进化算法的混沌序列产生方法

应用具有全局最优的进化规划算法建立产生混沌序列的优化神经网络模型。该模型利用神经网络权值调整的灵活性 ,能够在同一网络结构中产生的多种混沌序列。计算机仿真结果表明 :该模型比 BP算法训练的神经网络模型能更好地重构混沌吸引子 ,调整网络权值即可产生多种混沌序列。     

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。     

混沌神经网络研究及其应用

对全局耦合映射(GCM)模型、Aihara混沌神经网络模型和Inoue混沌神经网络模型等模型的研究现状、构成和特点进行了全面的分析,综述了混沌神经网络的主要应用领域,并试探性地指出了混沌神经网络的发展方向．