文献类型：期刊文章

作　　者：胡志强[1,2,3] 李文静[1,3] 乔俊飞[1,3]

HU Zhi-qiang;LI Wen-jing;QIAO Jun-fei(Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;College of Mechanical and Architectural Engineering,Taishan University,Taian,Shandong 271000,China;Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System,Beijing 100124,China)

机构地区：[1]北京工业大学信息学部,北京100124 [2]泰山学院机械与建筑工程学院,山东泰安271000 [3]计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金重点项目(No.61533002);国家自然科学基金青年科学基金(No.61603009);北京市科技专项课题领军人才(No.Z1511000001315010);北京工业大学日新人才计划(No.2017-RX(1)-04)

年　　份：2019

卷　　号：47

期　　号：3

起止页码：613-622

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对变频正弦混沌神经网络寻优精度与收敛速度无法兼顾的问题,通过分析暂态混沌神经网络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.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暂态混沌神经网络及其他改进模型具有更好的兼顾性.

关 键 词：变频正弦混沌神经网络  LYAPUNOV指数 自适应模拟退火  优化计算

分 类 号：TP183]