遲滯混沌神經元-網絡的控制及應用研究.pdf

1、利用混沌的遍歷搜索等特性可以提高神經網絡在優(yōu)化計算中的應用性能。其應用方式一般是在優(yōu)化計算初期使網絡處于混沌來實現網絡的遍歷尋優(yōu)，然后通過逐漸衰減自反饋強度等方式來破壞混沌等非線性特性的發(fā)生機制，迫使神經元/網絡蛻變?yōu)閭鹘y神經網絡，實現函數的優(yōu)化計算。顯然，網絡的混沌特性在優(yōu)化計算的過程中并未真正被控制，第二階段已經不是混沌神經網絡的優(yōu)化，而是普通神經網絡的優(yōu)化計算。因此，為保證神經網絡在優(yōu)化計算求解過程中結構不變性，以遲滯混沌神經元和

2、遲滯混沌神經網絡為研究對象，提出一種基于濾波跟蹤誤差的控制策略來實現神經元/網絡的控制。在該控制策略下，無需破壞混沌特性發(fā)生機制，即可利用神經元/網絡實現函數優(yōu)化計算問題求解。所設計的控制律包含兩個部分，一部分是系統進入濾波跟蹤誤差面時的等效控制部分，另一部分用以保證系統快速進入濾波跟蹤誤差面。采用Lyapunov方法對神經元/網絡控制的穩(wěn)定性作證明。根據待尋優(yōu)函數求解神經元的控制律，在該控制律的作用下，神經元/網絡可穩(wěn)定到優(yōu)化函數的極