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混沌神经网络模型中的模拟退火策略
混沌模拟退火法 ( CSA)是一种能有效解决局部极值问题的全局最优化算法 ,其神经元的自反馈连接权值 zi 的演变函数称为退火函数 ,它影响暂态混沌神经网络 ( TCNN)优化方法的准确性和计算速度 .文中通过比较单细胞 TCNN模型 CSA中两种最常用的退火函数 (线性退火和指数退火函数 ) ,给出了一种新的分段指数退火函数 ,使得算法的收敛速度加快 ,搜索精度增加 .并利用推销员问题 ( TSP)验证了新的分段退火函数优于前面两种退火函数策略
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上海交通大学学报
2003年03期
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