神经网络权值的混沌优化方法研究

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摘要：研究了混沌优化方法中混沌变量的初值设定和载波过程中放大倍数等参数调整的实用方法。在此基础上，为了克服ＢＰ网络收敛速度慢和易陷入局部极小点的不足，提出了基于混沌优化的ＢＰ网络学习算法，该方法主要利用混沌运动的遍历性为梯度算法创造一个良好的搜索界面。仿真结果表明，把混沌优化方法用于神经网络权值优化，方法简单可行，搜索速度快，是一种有效的新途径。

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关键词：神经网络 方法研究 神经网 学习算法 大家共享 混沌优化 神经网络 Bp网络 权值优化