一种混沌神经网络及其在优化计算中的应用

摘要

研究了一种具有混沌特性的神经网络,该网络具有瞬态混沌响应,类似于Hopfield网络的结构,但有比Hopfield网络更加丰富的动力学特征、更强的全局搜索能力.通过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,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.该网络模型可以用来解决复杂的非线性优化问题.