迟滞混沌神经网络及应用

2012年04月10日10:42:28 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

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修春波，刘玉霞，陆丽芬
天津工业大学自动化系，天津

山东水利职业学院机电工程系，山东日照

摘　　　要：提出了一种同时具有迟滞和混沌特性的神经元模型，并利用该模型构造出神经网络，用于求解优化计算等问题。通过在神经元中引入自反馈，使得神经元具有混沌特性。将神经元的激励函数改为具有上升分支和下降分支的迟滞函数，从而将迟滞特性引入神经元和神经网络中。结合模拟退火机制，在优化计算初期，利用混沌特性可提高网络的遍历寻优能力，利用迟滞特性可在一定程度上克服假饱和现象，提高网络的寻优速度。在优化计算末期，网络蜕变为普通的Ｈｏｐｆｉｌｅｄ型神经网络，按照梯度寻优方式收敛到某局部较优解。可通过构造能量函数的方法，将图像识别中的特征点匹配等问题转化为优化计算问题，从而可采用该神经网络进行问题求解。仿真结果验证了该方法的有效性。

关　键　词：混沌；迟滞；神经元；神经网络

１　引　言
“迟滞”和“混沌”现象存在于自然生物的神经网络中，并且在生物信息处理中起着重要的作用。据此，人们提出了各种混沌神经网络［１２］和迟滞神经网络［３７］，并分别利用混沌和迟滞特性来改善现有神经网络的性能，从而提高神经网络的信息处理能力。但目前，同时具有迟滞和混沌这两种特性的神经网络模型却较少出现。本文提出了一种同时具有迟滞和混沌两种特性的神经网络模型，迟滞和混沌两种特性在神经元中同时存在，可丰富神经元的动力学行为，从而可增强网络的信息处理能力。通过实验表明，该神经网络在解决优化计算以及实际工程等问题中表现出良好的性能。

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