混沌神经网络智能集成算法优化策略  

Optimization Strategy Based on Intelligent Integrated Chaotic-Neural Networks Algorithm

作　　者：章敬东[1] 邓飞其[1] 刘永清[1] 

机构地区：[1]华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510641

出　　处：《计算机测量与控制》2003年第5期332-335,共4页Computer Measurement &Control

基　　金：国家自然科学基金资助项目 (6993 40 3 0 );广东省自然科学基金资助项目(0 1162 9);广东省计委高技术基金资助项目 (2 0 0 13 0 9)

摘　　要：为了将神经网络的通用性、灵活性与混沌优化易于跳出局部最优解达到全局最优、搜索效率高、对优化条件的要求不高 (不需具有连续性和可微性 )的优点有机地结合起来 ,智能集成了混沌神经网络优化算法。该算法寻优效率高 ,通用性强 。In this paper,in order to combine those advantages of currency and flexibility of neural network and Global optimization,high efficient search and low optimization condition (unnecessary continuity and differentiability)of chaotic optimization,an intelligently integrated chaotic-neural network algorithm is proposed.This algorithm have high search efficiency, strong generality and great potential, so it can be applied in wide field in future.

关 键 词：混沌 神经网络 智能集成算法 优化策略 优化问题 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O224[自动化与计算机技术—控制科学与工程]