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基于进化算法的细胞神经网络模板设计

何冬冬  
【摘要】:细胞神经网络(Cellular Neural Networks-CNN)的模板参数对CNN的动力性质起着决定性作用,决定着CNN能够拥有良好的记忆能力和召回能力。当前模板的设计方法主要有基于分析的方法、局部学习法和全局学习法。传统的基于分析的方法和局部学习法没有考虑到模板的鲁棒性,而全局学习法如遗传算法(Genetic Algorithm-GA)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization-PSO)等启发式优化算法可以有效的解决这一问题。 联想记忆细胞神经网络(Associative Memories Cellular Neural Networks-AMCNN)使用传统的粒子群算法的评价函数没有考虑到模板的鲁棒性。本文提出的基于三层评价标准的PSO算法使得粒子群在寻找AMCNN最优模板的过程中具有更明确的目的性,快速地找到符合鲁棒性要求且拥有良好记忆能力的模板。第一层评价标准保证了CNN可以成功存储所有的原模式;第二层评价标准使得CNN具有良好的抗噪性;第三层评价标准使得粒子群更快地找到符合模板鲁棒性要求的解。 实验结果表明本文提出的基于三层评价标准PSO设计出的细胞神经网络(MultipleEvaluate Particle Swarm Optimization Cellular Neural Networks-MEPSOCNN)在大多数实验结果上比基于单层评价标准PSO (Particle Swarm Optimization Cellular Neural Networks–PSOCNN)要好。最终得出结论,当联想记忆细胞神经网络输入模式受到低噪声干扰时,MEPSOCNN是一种稳定有效的空间不变模板设计方法。


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