检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机测量与控制 2019年第12期27卷 213-218页

作者：于大为张治民张昀于舒娟苏州信息职业技术学院江苏苏州215200 南京邮电大学电子与光学工程学院微电子学院南京210003

基于MPSK系统的神经网络盲检测CHNN_APHM算法具有需求发送数据量短、适用于含公零点信道等优点,相比基于统计量的盲检测算法,更能满足现代通信系统的可靠性要求;但由于神经网络采用梯度下降的优化策略有时会导致系统陷入局部最优,出现... 详细信息

基于MPSK系统的神经网络盲检测CHNN_APHM算法具有需求发送数据量短、适用于含公零点信道等优点,相比基于统计量的盲检测算法,更能满足现代通信系统的可靠性要求;但由于神经网络采用梯度下降的优化策略有时会导致系统陷入局部最优,出现收敛不到优化问题的最优解或者近似最优解的情况;为了改善CHNN_APHM性能,提出了带自适应扰动的暂态混沌神经网络盲检测算法,构建了与模型相对应的能量函数并证明该网络的稳定性;算法使用暂态混沌神经网络提高抗噪性能,在运行起始时刻使用一维正弦映射的混沌初始化获得原始信号,选取与发送信号进程相关性高的微小扰动因子使算法跳出局部最优解;实验仿真结果证明,提出的带扰动的幅值相位型离散多电平暂态混沌神经网络MPSK信号盲检测算法需要起点个数少,能在更小的信噪比和更短的数据长度下收敛,有效提高了抗干扰性能。

关键词：盲检测扰动因子暂态混沌神经网络最优化

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一种改进的暂态混沌神经网络多用户检测算法

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电脑知识与技术 2009年第3X期5卷 2367-2369页

作者：孟德倩李艳萍陈巩太原理工大学信息工程学院山西太原030024

分析了暂态混沌神经网络中的模拟退火函数和自反馈连接权值的敏感性,提出了一种基于模拟退火优化的自适应暂态混沌神经网络,具有较好的逃逸局部最优点的能力,并将其应用于DS/CDMA的多用户检测技术。仿真结果表明,基于模拟退火优化的自... 详细信息

分析了暂态混沌神经网络中的模拟退火函数和自反馈连接权值的敏感性,提出了一种基于模拟退火优化的自适应暂态混沌神经网络,具有较好的逃逸局部最优点的能力,并将其应用于DS/CDMA的多用户检测技术。仿真结果表明,基于模拟退火优化的自适应暂态混沌神经网络多用户检测算法,其误码率性能以及抗远近效应能力优于已有的神经网络多用户检测算法,并具有较好的信干比。

关键词：暂态混沌神经网络模拟退火码分多址多用户检测

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一种暂态混沌神经网络及其应用

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2006年第1期22卷 39-41,45页

作者：徐耀群郑皓宋庆泽史心东哈尔滨工业大学控制理论与导航技术中心黑龙江哈尔滨150001 中国工商银行满洲里分行内蒙古洲满里021400 中国农业银行满洲里分行内蒙古满洲里021400

讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfiel... 详细信息

讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfield网络得到最优解,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.仿真结果表明算法对于初始值是稳健的,并且具有很强的克服陷入局部极小能力.

关键词：暂态混沌神经网络混沌动力学优化算法旅行商问题

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改进的暂态混沌神经网络多用户检测器

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应用科技 2008年第6期35卷 14-17页

作者：谢红刘瑶哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

提出了一种基于自反馈连接权值优化策略的暂态混沌神经网络多用户检测方法.该方法采用一种改进的变指数退火函数,对自反馈权值进行优化,既充分利用混沌的动态特性进行搜索,使算法可以从局部最优值中跳出,又加快收敛速度,减少收敛时间.... 详细信息

提出了一种基于自反馈连接权值优化策略的暂态混沌神经网络多用户检测方法.该方法采用一种改进的变指数退火函数,对自反馈权值进行优化,既充分利用混沌的动态特性进行搜索,使算法可以从局部最优值中跳出,又加快收敛速度,减少收敛时间.仿真结果表明,这种检测器在误码率和抗远近效应方面优于已有的神经网络多用户检测器,能较好地逼近最佳多用户检测器的性能.

关键词：多用户检测暂态混沌神经网络自反馈连接权值

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基于忆阻器的暂态混沌神经网络研究

基于忆阻器的暂态混沌神经网络研究

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中国真空学会2018学术年会

作者：刘益安胡绍刚刘洋电子科技大学电子科学与工程学院四川成都 610054

本文在深入分析暂态混沌神经网络优化计算原理的基础上，提出了基于HP忆阻器自主可控的单神经元结构暂态混沌神经网络模型。该模型中，以忆阻器忆导值作为自反馈连接权值，利用忆阻器的非线性以及记忆特性，采用模拟退火的方法对混沌神... 详细信息

本文在深入分析暂态混沌神经网络优化计算原理的基础上，提出了基于HP忆阻器自主可控的单神经元结构暂态混沌神经网络模型。该模型中，以忆阻器忆导值作为自反馈连接权值，利用忆阻器的非线性以及记忆特性，采用模拟退火的方法对混沌神经网络中连接权值进行动态调整，实现了具有复杂动力学行为的暂态混沌以及自主控制混沌和稳定状态的自由切换。

关键词：忆阻器暂态混沌神经网络自反馈连接权值旅行商人问题

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新型暂态混沌神经网络在电力系统经济负荷分配中的应用

新型暂态混沌神经网络在电力系统经济负荷分配中的应用

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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十二届学术年会

作者：高春成唐巍中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

经济负荷分配是电力系统中极具典型性的优化问题，对电力系统的经济、安全运行等方面具有至关重要的作用。本文基于一种新型的、具有复杂的混沌动力学特性的Gauss-Sigmoid混沌神经元模型，构成一种暂态混沌神经网络，将混沌搜索和Hopfi... 详细信息

经济负荷分配是电力系统中极具典型性的优化问题，对电力系统的经济、安全运行等方面具有至关重要的作用。本文基于一种新型的、具有复杂的混沌动力学特性的Gauss-Sigmoid混沌神经元模型，构成一种暂态混沌神经网络，将混沌搜索和Hopfield神经网络的梯度搜索相结合的优化方法，应用于经济负荷分配问题的求解。在这种优化方法中，通过对相应的参数的控制，可以方便的改变其混沌特性和收敛速度，从而具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度，并且整个搜索过程易于实现。

关键词：电力系统经济负荷分配暂态混沌神经网络参数控制

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一种改进的暂态混沌神经网络多用户检测算法

一种改进的暂态混沌神经网络多用户检测算法

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第三届全国软件测试会议与移动计算、栅格、智能化高级论坛

作者：孟德倩李艳萍陈巩太原理工大学信息工程学院

关键词：暂态混沌神经网络模拟退火码分多址多用户检测

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暂态混沌神经网络模型改进研究及其应用

暂态混沌神经网络模型改进研究及其应用

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作者：易洲新疆大学

学位级别：硕士

组合优化问题是现实中的一种NP难题，在科学研究和工程技术中，许多问题可以转化为组合优化问题来求解。为很好的解决这类问题，许多学者和研究人员提出了很多优秀的算法，使得问题得到了较好的解决。但是，这些算法有其固有的局限性和... 详细信息

组合优化问题是现实中的一种NP难题，在科学研究和工程技术中，许多问题可以转化为组合优化问题来求解。为很好的解决这类问题，许多学者和研究人员提出了很多优秀的算法，使得问题得到了较好的解决。但是，这些算法有其固有的局限性和缺陷，达不到理想的效果。为此，基于问题优化的改进算法就成为人们研究的热点问题。本文是在深入研究暂态混沌神经网络（TCNN）的基础上，提出了TCNN的改进算法，并将其改进算法应用于求解经典的组合优化问题——信道分配问题和旅行商（TSP）问题。在充分理解混沌神经网络（CNN）内部机理基础上，分析了暂态混沌神经网络的动力学行为，提出对暂态混沌神经网络进行两方面的改进，构造了改进的暂态混沌神经网络（MTCNN），一是对混沌神经元激励函数的改进，在激励函数中加入非线性时变增益，使得网络具有更丰富的动力学特性，优化算法的最优解率，同时，也尝试采用非线性函数作为激励函数，并作了动力学特性分析，性能良好；二是通过将退火函数分段，使得TCNN在搜索过程的混沌搜索阶段能保持更长时间，更好地利用混沌特性；在稳定收敛阶段能够迅速收敛至最优解。在改进后，对算法进行了混沌动力学分析，改进是有效的。同时，将算法应用于解决信道分配问题和城市旅行商问题，构造了解决这类组合优化问题的能量函数。通过仿真，得到了理想的结果，并将仿真结果和Hopfield神经网络，混沌神经网络等算法的仿真结果进行对比发现，算法具有更好的鲁棒性。对算法的改进是有效的。在仿真中，也讨论了不同参数对网络的影响，得到了一些仿真数据和结论，给出了一个参数选择的参考，丰富了暂态混沌神经网络理论的发展。

关键词：暂态混沌神经网络时变增益分段退火函数信道分配问题旅行商问题

来源：评论

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双混沌神经网络及其在优化问题中的应用

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系统工程与电子技术 2009年第6期31卷 1366-1371页

作者：任海鹏陈玲娟韩崇昭西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048 西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049

分析了三种现有的混沌神经网络模型的优化性能,针对目前混沌神经网络收敛率不高和搜索时间较长的问题提出了一种双混沌神经网络。它不同于以往的混沌神经网络改进方法,不是延长退火时间或改变混沌程度来提高网络性能,而是通过混沌迭代... 详细信息

分析了三种现有的混沌神经网络模型的优化性能,针对目前混沌神经网络收敛率不高和搜索时间较长的问题提出了一种双混沌神经网络。它不同于以往的混沌神经网络改进方法,不是延长退火时间或改变混沌程度来提高网络性能,而是通过混沌迭代搜索使混沌神经网络在有限步内找到全局最优解的初值来提高收敛率与收敛速度。这种方法能使混沌神经网络在应用中具有更好的全局优化能力,并且可以缩短混沌神经网络的搜索时间,对旅行商问题求解的仿真对比和函数优化问题的仿真,说明了新方法比现有方法具有更好的收敛率和更短的搜索时间。

关键词：暂态混沌神经网络模拟退火混沌迭代双混沌神经网络旅行商问题

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变频正弦混沌神经网络分析与设计

变频正弦混沌神经网络分析与设计

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作者：胡志强北京工业大学

学位级别：博士

暂态混沌神经网络(Transiently Chaotic Neural Network,TCNN)是一类用于解决优化计算问题的混沌神经网络(Chaotic Neural Network，CNN)。TCNN通过在传统的Hopfield神经网络(Hopfield Neural Network，HNN)基础上引入随时间不断衰减负的自反馈项，产生混沌遍历搜索特性来克服HNN陷入局部极小的缺陷。然而，TCNN由于受到混沌动力学特性、退火策略、模型参数、问题复杂度等因素的影响，优化计算的精度和速度依然不够理想。　　针对以上问题，本文通过研究和分析TCNN的优化机制和混沌动力学特性，根据脑电波的频率-幅值特点与思维活跃度的关系，提出了一种具有非单调激励函数且比TCNN具有更丰富混沌特性的变频正弦混沌神经网络(Frequency Conversion Sinusoidal Chaotic Neural Network，FCSCNN)模型。对FCSCNN的混沌动力学特性进行了详尽的分析，同时针对该模型的退火策略、鲁棒性进行了研究和改进。另外，设计出了用于解决多目标优化问题的FCSCNN算法，填补了CNN无法解决多目标优化问题的空白。论文的主要研究工作和创新点如下:　　(1)变频正弦混沌神经网络设计　　针对TCNN全局寻优能力受限的问题，提出了一种基于脑电波生物机制的新型混沌神经网络模型—FCSCNN。该模型将提出的变频正弦(Frequency Conversion Sinusoidal，FCS)函数和Sigmoid函数组合作为非单调激励函数。本文给出了该混沌神经元的倒分岔图及Lyapunov指数的时间演化图，分析了其动力学特性。进一步将该模型应用到非线性函数优化和组合优化等问题上，并分析了其参数变化规律，仿真实验证明FCSCNN比TCNN及其他相关模型具有更好的全局寻优能力。　　(2)基于自适应模拟退火策略的变频正弦混沌神经网络设计　　针对FCSCNN寻优精度与收敛速度无法兼顾的问题，通过分析TCNN的优化机制和现有的退火策略，提出了一种基于自适应模拟退火策略的变频正弦混沌神经网络模型(FCSCNN with Self-adaptive Simulated Annealing，FCSCNN-SSA)。该模型可以根据混沌神经元的Lyapunov指数来确定合适的自反馈连接权值。给出了混沌神经元的倒分岔图、Lyapunov指数及不同退火函数的时间演化图，证明了自适应模拟退火策略能够自主选择合适的退火速度，更有效的利用混沌全局搜索能力，并加快非混沌态的演化时间。为了证明该模型的有效性，将其应用于函数优化和组合优化问题中。仿真实验表明:1）对于该模型退火速度的选择，自适应模拟退火策略比现有的几种退火方法更具有灵活性和适应性;2）该模型在寻优精度和速度上比TCNN及其他改进模型具有更好的兼顾性。　　(3)变频正弦混沌神经网络抗扰动能力研究　　为了研究FCSCNN的抗扰动能力，在该混沌神经元的内部状态中分别引入三角函数和小波函数扰动项，提出了带扰动的变频正弦混沌神经元(FCSCNN with Disturbances，FCSCNN-D)模型。给出了该混沌神经元的倒分岔图及Lyapunov指数的时间演化图，分析了其动力学特性。利用该模型构建了新型暂态混沌神经网络，通过选择不同的扰动系数，将其应用于函数优化和组合优化问题上。仿真实验表明，在适当的扰动系数下，FCSCNN能够有效的解决函数优化和组合优化问题，体现了该模型具有较强的鲁棒性和抗扰动能力。　　(4)迟滞噪声变频正弦混沌神经网络设计　　针对FCSCNN在高噪声条件下优化性能下降以及由于早熟带来的精度受限的问题，将迟滞动力学特性引入到FCSCNN混沌神经元内部状态方程中，提出了迟滞噪声变频正弦混沌神经网络(Hysteretic Noisy FCSCNN，HNFCSCNN)。通过对具有顺时针和逆时针迟滞环的HNFCSCNN模型的动力学特性进行分析和比较得知:HNFCSCNN可以有效的缓解和降低高噪声带来的负面影响，且可以保持随机噪声的随机游走能力。同时迟滞环带来的跳跃性特点可以使算法在后期收敛阶段依然具有跳出局部极小的能力。通过对组合优化问题的仿真实验证明了以上结论的正确性，并与其他优化算法进行对比，体现了HNFCSCNN较好的优化性能。　　(5)多目标变频正弦混沌神经网络设计　　针对FCSCNN无法解决多目标优化问题的不足，通过分析现有多目标智能优化算法的设计原理和过程，根据FCSCNN的优化机制和特点，从动力学演化的所有过程解中提取非支配解，并存储到档案库，提出了多目标变频正弦混沌神经网络(Multi-obj ective FCSCNN，MOFCSCNN)。对由单目标拓展到多目标优化算法过程中的非支配解选

关键词：暂态混沌神经网络优化设计动力学特性抗扰动能力

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