一种混沌Hopfield网络及其在二维自适应系统辨识中的应用

摘要

在对传统的混沌神经网络模型深入研究的基础上,构造了一种具有暂态混沌动力学特性的Hopfield神经网络模型.在Hopfield神经网络中引入混沌机制,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到混沌控制的目的.网络利用了混沌搜索的随机性和轨道遍历性,因而具有较强的全局寻优能力.将其应用于二维自适应系统辨识中,仿真结果表明,该神经网络的寻优和逼近能力较强,辨识曲线与未知系统曲线非常接近.