基于混合混沌优化法的Hopfield网学习算法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP273.22

基金项目:

辽宁省自然科学基金(20042176)和辽宁省教育厅基金(20040174)资助


A Learning Algorithm of Hopfield Neural Network Based on CTSA
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    提出了一个基于混合混沌优化法的Hopfield网学习算法。通过对Hopfield网权值不等式的处理,训练Hopfield网。利用混合混沌法的优点,即混沌的遍历性和禁忌搜索的“记忆性”和期望准则,有效地避免了局部最小解,克服了原Hopfield网学习的局限性,还能找到多个优化解。实验证明了该算法的有效性。

    Abstract:

    A learning algorithm of Hopfield neural network, which bases on Chaos and Tabu search optimization algorithm(CTSA) is presented. It forms the Hopfield neural network by dealing with inequality of weight of network. Using the virtue of CTSA, which includes the ergodicity of Chaos and the memory of Tabu search. This algorithm can avoid the local optimal solution effectively. It can also find several optimal solutions.The experimental results demonstrate the effectiveness of the algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

高雷阜 徒君 赵艳艳. 基于混合混沌优化法的Hopfield网学习算法[J]. 科学技术与工程, 2005, (12): 782-784.
GAO Leifu, TU Jun, ZHAO Yanyan. A Learning Algorithm of Hopfield Neural Network Based on CTSA[J]. Science Technology and Engineering,2005,(12):782-784.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2005-02-06
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
×
亟待确认的版面费信息