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《太原理工大学》 2010年
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混沌神经网络的研究及其应用

代敏敏  
【摘要】: 人工神经网络是基于对人脑组织结构、活动机制的初步认识提出的一种新型信息处理体系。通过模仿脑神经系统的组织结构以及某些活动机理,人工神经网络可呈现出人脑的许多特征,并具有人脑的一些基本功能。近年来,人们发现神经系统中存在着许多不规则的混沌现象,所以对于混沌神经网络(CNN)的研究成了摆在人们面前的一个新课题。 本文以混沌神经网络为主要研究对象,并应用于典型组合优化问题求解和宽带匹配网络设计之中。本文的研究内容主要分为两大部分,一是混沌动力学、经典Hopfield神经网络及混沌神经网络的理论研究;二是混沌神经网络的应用研究。具体包括以下几部分: (1)系统的介绍了混沌动力学的基本理论,给出了混沌的基本定义、基本术语和基本特征,以典型混沌映射——Logistic映射为例,详细分析了Lyapunov指数和混沌状态的关系,并用经典函数验证了基本混沌算法的有效性。 (2)总结了几种混沌神经网络模型,对其中的暂态混沌神经网络(TCNN)模型进行了改进,并用于复杂非线性函数的仿真试验,将仿真结果与经典Hopfield神经网络算法仿真结果进行比较,证明了本文改进后的暂态混沌神经网络是有效的。 (3)推导了Hopfield神经网络求解旅行商问题(TSP)时的能量函数,给出了求解TSP问题的Hopfield神经网络方法,并将Hopfield神经网络和暂态混沌神经网络两种算法同时用于10城市的TSP问题求解中,仿真结果证明了暂态混沌神经网络方法在求解TSP问题中的优越性。 (4)介绍了宽带匹配理论知识的发展过程,并分析了计算机辅助方法中的实频法。提出了基于暂态混沌神经网络的宽带匹配设计,结合实际天线子给出了目标函数,并对其进行优化,由优化结果综合出了该天线的匹配网络,仿真曲线说明了本文所设计优化的匹配网络是有效的。
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