文献类型：期刊文章

作　　者：修春波[1] 刘向东[2] 张宇河[2] 唐运虞[2]

机构地区：[1]天津工业大学自动化系,天津300160 [2]北京理工大学自动控制系,北京100081

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金(No.10402003);北京理工大学基础研究基金(No.BIT UBF 200301F10)

年　　份：2005

卷　　号：33

期　　号：5

起止页码：868-870

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：　提出了一种新的混沌神经元模型,该神经元的激励函数由Gauss和Sigmoid两种函数加和组成的非单调函数构成.通过分岔图及Lyapunov指数的计算,分析了其动力学特性.基于该模型,构造了一种新的具有暂态混沌特性的神经网络,该网络在寻优过程中同时衰减两种退火机制实现混沌退火.通过将特征点匹配问题转化为优化问题,该网络可以实现对目标识别问题的求解.仿真实验验证了该算法的有用性和有效性.

关 键 词：混沌 神经网络 优化  特征点匹配

分 类 号：TP301.6]