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基于连续型Hopfield神经网络的系统辨识

来源 :宁夏师范学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shijincheng520

【摘 要】

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连续型Hopfield神经网络（CHNN）可用于优化计算,但其会遭遇较复杂的参数辨识问题.为了较好地解决这一问题,将擅长全局搜索的蚁群-粒子群混合算法用于对系统参数的最优化选取.再

【作 者】

：

李风军 陆桂琴 

【机 构】

：

宁夏大学数学与计算机学院

【出 处】

：

宁夏师范学院学报

【发表日期】

：

2014年6期

【关键词】

：

CHNN神经网络 系统辨识 蚁群-粒子群混合算法 Continuous hopfield neural network  System identificati 

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连续型Hopfield神经网络（CHNN）可用于优化计算,但其会遭遇较复杂的参数辨识问题.为了较好地解决这一问题,将擅长全局搜索的蚁群-粒子群混合算法用于对系统参数的最优化选取.再将此混合算法与CHNN有机结合,更好地解决参数辨识问题,且能有效避免CHNN在应用过程中陷入局部最优解.最后,将理论结果应用于求解TSP问题来验证其有效性.

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