基于混合混沌优化法的Hopfield网学习算法

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.

关键词：混合混沌优化Hopfield网学习权值禁忌搜索

所属期刊栏目：5

分类号：TP273+.22(自动化技术及设备)

资助基金：辽宁省自然科学基金20042176;辽宁省教育厅资助项目20040174

在线出版日期：2005-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：782-784