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针对复杂系统多层前馈神经网络的建模问题,提出了一种基于混沌变量的并行变尺度优化算法.把混沌变量映射到优化变量区间,先采用并行混沌优化算法,在不同的轨道上进行"粗搜索",然后不断缩小优化变量空间、不断加深优化变量的搜索精度进行"细搜索",使神经网络权值参数能够更快、更有效地向向全局最优解收敛.仿真结果表明该算法的有效性.