迟滞混沌神经元/网络的控制策略及应用研究?

摘要：

为了保持神经网络在优化计算求解过程中结构不被改变，以迟滞混沌神经元和迟滞混沌神经网络为研究对象，提出了一种基于滤波跟踪误差的控制策略来实现神经元/网络的稳定控制。采用该控制策略，在不改变非线性特性发生机理的情况下，神经元/网络可实现函数优化计算问题的求解。所设计的控制律包含两部分：一部分是系统进入滤波跟踪误差面时的等效控制部分，另一部分为确保系统快速进入滤波跟踪误差面的控制部分。采用Lyapunov方法对神经元/网络的控制进行了稳定性证明。根据待寻优函数直接求得神经元的控制律，在该控制律的作用下，神经元/网络可逐渐稳定到优化函数的极值点，从而实现优化问题的求解，仿真实验结果验证了该控制方法在优化计算中的可行性和有效性。

关键词：迟滞、混沌、神经元、神经网络

分类号：TP3;TN9

资助基金：国家自然科学基金61203302;天津市应用基础与前沿技术研究计划批准号:14JCYBJC18900资助的课题.* Project supported by the National Natural Science Foundation of ChinaGrant 61203302;the Tianjin Research Program of Application Foundation and Advanced Technology, ChinaGrant 14JCYBJC18900

在线出版日期：2015-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

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