混沌神经网络模型中的模拟退火策略

来源 :上海交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：vrace_zh

【摘要】

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混沌模拟退火法(CSA)是一种能有效解决局部极值问题的全局最优化算法,其神经元的自反馈连接权值Zi的演变函数称为退火函数,它影响暂态混沌神经网络(TCNN)优化方法的准确性和

【作者】

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谢传泉何晨

【机构】

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上海交通大学电子工程系

【出处】

：

上海交通大学学报

【发表日期】

：

2003年3期

【关键词】

：

混沌神经网络模拟退火推销员问题组合优化 Chaos theoryOptimizationSimulated annealingTraveling sal

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混沌模拟退火法(CSA)是一种能有效解决局部极值问题的全局最优化算法,其神经元的自反馈连接权值Zi的演变函数称为退火函数,它影响暂态混沌神经网络(TCNN)优化方法的准确性和计算速度.文中通过比较单细胞TCNN模型CSA中两种最常用的退火函数(线性退火和指数退火函数),给出了一种新的分段指数退火函数,使得算法的收敛速度加快,搜索精度增加.并利用推销员问题(TSP)验证了新的分段退火函数优于前面两种退火函数策略.

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