基于混沌变量的前向神经网络结构优化设计 (2003年)

时间:2024-06-16 09:35:48
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更新时间:2024-06-16 09:35:48

自然科学 论文

提出一种关于多层前向神经网络结构的混沌优化设计方法。将混沌变量引入神经网络结构的优化搜索中,使得神疑网络的隐层节点数以及所有权参数都处于混沌状态中,整个网络结构呈现为动态变化。从动态的神经网络结构中,根据性能指标来寻找一个全局最优或近似于全局最优的网络结构。仿真实验表明,采用该方案得到的神经网络结构模型对异或问题、非线性函数具有较高的逼近精度和较好的泛化能力。


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