嗓聲混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化機制研究.pdf

1、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在廣大領(lǐng)域得到了應(yīng)用，但是單純的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡化、抽象和模擬以實現(xiàn)對人腦結(jié)構(gòu)的模仿，這種模仿就目前來說還處于較低水平，為此科學家們一直致力于探索新的理論方法來模擬人體大腦的功能。近年來，人們發(fā)現(xiàn)人腦中存在混沌現(xiàn)象，因此將混沌理論引入到Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中成為近幾年科學家們的研究熱點。
　　混沌的引入使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更加復(fù)雜的動力學特性，眾多學者在對混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行深入研究后

2、，提出了許多混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本文基于幾種常見的暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及它們的改進模型，分析了改進模型的不足之處，并在其中的一種暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型—噪聲混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上做出改進，提出新的網(wǎng)絡(luò)模型。新的網(wǎng)絡(luò)模型主要對原模型進行了兩處改進：首先利用余弦函數(shù)改進了增益函數(shù)的動態(tài)特性，其次根據(jù)Logistic映射的變化特性對網(wǎng)絡(luò)中的噪聲項進行改進以控制網(wǎng)絡(luò)的收斂速率。為了檢驗新的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決實際問題的能力，將改進模型應(yīng)用于TSP問題的

3、求解，仿真實驗表明新模型在實際應(yīng)用中獲得了預(yù)期的效果，比前人所做的模型收斂性更好，顯示了其優(yōu)越性。
　　本文的研究工作主要基于以下幾個方面的內(nèi)容：
　　1.本文系統(tǒng)的介紹了混沌反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，研究的現(xiàn)狀，前人提出的幾種混沌反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其潛在應(yīng)用。
　　2.對Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識做了簡單的介紹，特別是Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型、能量函數(shù)及其應(yīng)用，同時指出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的易陷于局

4、部極小點的缺點。
　　3.全面系統(tǒng)的介紹了混沌的定義、特性以及通往混沌的道路，最后重點介紹了典型的混沌系統(tǒng)—Logistic映射的倍周期分岔圖像，尤其是在各周期軌道中系統(tǒng)控制參數(shù)的取值范圍及其變化特點。
　　4.分析了單個神經(jīng)元模型及幾種常見的暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。重點分析了模型的不足之處，并在噪聲混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上做出了兩次改進，從而提出了新的暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。利用新的網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化，實驗表明網(wǎng)絡(luò)最終獲得