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针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点，提出了混沌蚁群优化神经网络的实现方法。该方法在基本蚁群算法的基础上引入混沌因子，并利用混沌的遍历性和随机性，将带有混沌特征的初始化变量线性映射到变量取值区间，从而得到神经网络权值的全局最优值。利用该算法可对直接转矩控制系统进行转速辨识。
基于混沌蚁群的神经网络速度辨识器研究
【摘 要】
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针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点，提出了混沌蚁群优化神经网络的实现方法。该方法在基本蚁群算法的基础上引入混沌因子，并利用混沌的遍历性和随机性，将带有混
【机 构】
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沈阳工业大学信息科学与工程学院
【出 处】
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电子元器件应用
【发表日期】
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2010年3期
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