一种混沌神经网络模型及其在优化中的应用

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摘要：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.

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关键词：神经网络模型 网络模型 神经网络 神经网 hopfield Hopfield神经网络 暂态混沌动力学 函数优化

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