检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2008年第7期29卷 1291-1295页

作者：刘桂霞吕晓枫徐春艳周春光吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学计算中心吉林长春130012 北华大学计算机科学与技术学院吉林吉林132021

蛋白质结构预测是生物信息学的一个主要研究方向,而蛋白质关联图预测是其中的一个重要内容.针对蛋白质关联图预测问题,提出一种暂态混沌神经网络实现方法,所提出的方法具有暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效避免传统Hopfield神经网络... 详细信息

蛋白质结构预测是生物信息学的一个主要研究方向,而蛋白质关联图预测是其中的一个重要内容.针对蛋白质关联图预测问题,提出一种暂态混沌神经网络实现方法,所提出的方法具有暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效避免传统Hopfield神经网络极易陷入局部极值的缺陷.它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态.仿真结果表明:暂态混沌神经网络解决蛋白质关联图预测问题时,总能收敛到全局最优或几乎接近全局最优,同时具有更高的搜索效率.这种方法预测精度达到0.27,比随机预测器高9倍.

关键词：蛋白质关联图人工神经网络暂态混沌神经网络疏水性二级结构

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暂态混沌神经网络中的模拟退火策略优化

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计算机应用 2005年第10期25卷 2410-2412页

作者：李薪宇吕炳朝电子科技大学自动化工程学院四川成都610054

分析了暂态混沌神经网络(TCNN)模型的动力学特性对自反馈连接权值的敏感性,研究了退火函数对优化过程中的准确性和计算速度的影响。给出一种对模拟退火策略的优化算法,在保证优化算法准确性的基础上,加快收敛速度,并利用两个典型的函数... 详细信息

分析了暂态混沌神经网络(TCNN)模型的动力学特性对自反馈连接权值的敏感性,研究了退火函数对优化过程中的准确性和计算速度的影响。给出一种对模拟退火策略的优化算法,在保证优化算法准确性的基础上,加快收敛速度,并利用两个典型的函数优化的例子验证了这种优化策略的有效性。

关键词：暂态混沌神经网络自反馈连接权函数优化

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基于暂态混沌神经网络的多车调度混合优化算法

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控制与决策 2007年第1期22卷 105-108,112页

作者：孙华丽谢剑英上海大学国际工商与管理学院上海201800 上海交通大学自动化系上海200240

探讨车辆调度问题的解决方法,提出一种用于求解带容量约束的多车调度问题(CVRP)的混合优化算法.该算法分为路线划分、构造初始解和改进解3个阶段:第1阶段用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车;第2阶段用暂态混沌神经网络方法... 详细信息

探讨车辆调度问题的解决方法,提出一种用于求解带容量约束的多车调度问题(CVRP)的混合优化算法.该算法分为路线划分、构造初始解和改进解3个阶段:第1阶段用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车;第2阶段用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序;第3阶段用禁忌搜索法改进得到的解.最后采用标准问题进行仿真计算,通过与其他算法的比较,说明该算法是求解CVRP问题可行且高效的方法.

关键词：车辆调度模糊C均值聚类暂态混沌神经网络禁忌搜索混合优化算法

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暂态混沌神经网络的算法改进及其在TSP中的应用

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科技导报 2009年第7期27卷 60-63页

作者：丛爽王桢宁中国科学技术大学自动化系合肥230027

根据暂态混沌神经网络所具有的通过负反馈系数对神经网络引入退火机制,并通过网络动态运行中系数的不断减少来使网络从初期的混沌状态收敛到稳定收敛状态的特点,将其应用到中国31个省会城市的旅行商问题中。针对应用中所存在的解决较大... 详细信息

根据暂态混沌神经网络所具有的通过负反馈系数对神经网络引入退火机制,并通过网络动态运行中系数的不断减少来使网络从初期的混沌状态收敛到稳定收敛状态的特点,将其应用到中国31个省会城市的旅行商问题中。针对应用中所存在的解决较大数目的组合优化问题不易收敛到最优解的情况,将暂态混沌神经网络和传统的启发式算法相结合,提出一种组合算法。给出了改进算法的具体设计以及应用实施的步骤,并对应用结果进行了性能对比分析。

关键词：暂态混沌神经网络参数选择组合算法中国旅行商问题

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带容量约束的多车调度暂态混沌神经网络算法

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上海交通大学学报 2006年第7期40卷 1148-1151页

作者：孙华丽谢剑英薛耀锋上海交通大学自动化系上海200030

带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要... 详细信息

带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车和用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序两个阶段.实例计算以及与其他算法比较表明,该算法是一种求解多车调度问题的可行且高效的方法.

关键词：车辆调度模糊C均值聚类暂态混沌神经网络混合优化算法

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基于暂态混沌神经网络的组播路由算法

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计算机研究与发展 2003年第2期40卷 177-179页

作者：张强王超许进西安电子科技大学雷达信号处理实验室西安710071 华中科技大学控制科学与工程系武汉430074

讨论了高速包交换计算机网络中具有端到端时延的组播路由问题首先给出了这类问题的网络模型及其数学描述 ,然后提出了基于暂态混沌神经网络的组播路由算法实验结果表明 ,该算法能够快速有效地实现组播路由优化。

关键词：暂态混沌神经网络组播路由算法 Hopfield神经网络组播通信启发式算法计算机网络

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一种解决非光滑非凸优化问题的暂态混沌神经网络

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小型微型计算机系统 2020年第12期41卷 2522-2528页

作者：喻昕汪炎林徐柳明伍灵贞广西大学计算机与电子信息学院南宁530004

提出了一个新的递归神经网络模型,目标是解决一类带等式与不等式约束的非光滑非凸优化问题.证明了当可行域有界时,递归神经网络能在有限时间内收敛到可行域,并且能最终收敛到优化问题的一个关键点.并针对一般的递归神经网络在解决非凸... 详细信息

提出了一个新的递归神经网络模型,目标是解决一类带等式与不等式约束的非光滑非凸优化问题.证明了当可行域有界时,递归神经网络能在有限时间内收敛到可行域,并且能最终收敛到优化问题的一个关键点.并针对一般的递归神经网络在解决非凸优化问题过程中容易陷入局部最优解的情况,本文的递归神经网络扩展为暂态混沌神经网络,能通过混沌遍历收敛到优化问题的全局最优点.最终通过实验验证了提出模型的有效性和全局寻优能力.

关键词：神经网络非凸优化问题暂态混沌神经网络最优解

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暂态混沌神经网络及其在优化问题中的应用研究

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现代电子技术 2009年第4期32卷 76-79页

作者：彭景斌叶进宝王雪娇衡阳运输机械有限公司湖南衡阳421002 湖南科技经贸职业学院湖南衡阳421009 南华大学湖南衡阳421001

为了分析研究暂态混沌神经网络特性及其优化机制,在分析与研究暂态混沌神经元模型基础上,通过在Matlab软件中编程仿真分析,比较神经网络的动力学特性及各参数对于网络的寻优过程影响。暂态混沌神经网络模型利用混沌所固有的随机性和轨... 详细信息

为了分析研究暂态混沌神经网络特性及其优化机制,在分析与研究暂态混沌神经元模型基础上,通过在Matlab软件中编程仿真分析,比较神经网络的动力学特性及各参数对于网络的寻优过程影响。暂态混沌神经网络模型利用混沌所固有的随机性和轨道遍历性,在大范围内按其自身规律进行搜索,搜索过程按混沌轨道遍历,不受目标函数限制,从而具有克服陷入局部极小的能力可有效地解决一系列组合优化问题。这里根据网络动力学特性合理选择控制网络参数,通过仿真很好地解决了非线性函数优化问题和10个城市的TSP问题。相对于传统参数选择依靠经验使优化结果更具说服力,优化结果令人满意。从而有利于这种混沌神经网络在优化问题中的推广。

关键词：暂态混沌神经网络优化问题非线性函数优化 TSP

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暂态混沌神经网络中的自反馈连接权值优化策略

暂态混沌神经网络中的自反馈连接权值优化策略

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2003年中国智能自动化会议

作者：李薪宇康波吕炳朝电子科技大学自动化工程学院电子科技大学自动化工程学院电子科技大学自动化工程学院

本文分析了暂态混沌神经网络(TCNN)模型的动力学特性对自反馈连接权值的敏感性, 研究了退火函数对优化过程中的准确性和计算速度的影响。给出了一种对自反馈连接权值的优化策略,使得在保证优化算法准确性的基础上,加快收敛速度。并利用... 详细信息

本文分析了暂态混沌神经网络(TCNN)模型的动力学特性对自反馈连接权值的敏感性, 研究了退火函数对优化过程中的准确性和计算速度的影响。给出了一种对自反馈连接权值的优化策略,使得在保证优化算法准确性的基础上,加快收敛速度。并利用两个典型的函数优化的例子验证了这种优化策略的有效性。

关键词：暂态混沌神经网络自反馈连接权函数优化

来源：评论

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非光滑非凸优化问题的暂态混沌神经网络的研究

非光滑非凸优化问题的暂态混沌神经网络的研究

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作者：汪炎林广西大学

学位级别：硕士

优化问题作为科学与工程应用的一类重要问题,一直是科技领域的研究热点。与之相应的解决方法也日趋多样,其中神经网络凭借强大的自主学习能力,高速并行计算,大数据处理等优势,成为优化问题最为重要的解决方案之一。在凸优化问题得到重... 详细信息

优化问题作为科学与工程应用的一类重要问题,一直是科技领域的研究热点。与之相应的解决方法也日趋多样,其中神经网络凭借强大的自主学习能力,高速并行计算,大数据处理等优势,成为优化问题最为重要的解决方案之一。在凸优化问题得到重大突破后,人们将研究重心转移到非凸优化问题,然而传统的递归神经网络受到基于梯度下降机制的限制,容易在进入局部最小值后停留其中。为了解决这个问题,本文基于神经网络思想,提出了有效的解决方案。首先,基于罚函数的思想,设计了一类无需计算Lipschitz常数的单层神经网络,以解决一类带约束的非光滑非凸优化问题。接着证明了在可行域有界的条件下,递归神经网络的全局解的存在性,以及状态变量能在有限时间内进入到可行域并停留在其中,且能最终收敛到优化问题的一个关键点。最后通过仿真实验以及构建压缩感知领域的单观测非凸非光滑稀疏重构模型验证了其有效性。之后,在递归神经网络模型的基础上,扩展为两类暂态混沌神经网络模型,利用暂态混沌机制的混沌遍历性质、噪声机制的随机游动性质、以及模拟生物机制的仿真神经元性质来保证网络状态解能最终收敛到优化问题的全局最优解。然后对暂态混沌神经网络模型中的各项参数展开分析,解释了对应的物理意义,并结合实际测试给出了各个参数的合适取值范围。最后通过数值实验验证了暂态混沌神经网络的收敛性以及逃离局部最优解进行全局寻优的能力。

关键词：神经网络非凸优化问题暂态混沌神经网络压缩感知

来源：评论

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