變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡分析與設計
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- 作者：胡志強
- 出版時間：2024/10/1
- ISBN：9787121490484
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP183
- 頁碼：144
- 紙張：
- 版次：01
- 開本：16開
本書基于國內(nèi)外對混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的研究成果，提出了一種基于腦電波生物機制的變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡（FCSCNN）模型，并通過對該模型的激勵函數(shù)、退火函數(shù)、生物機制、優(yōu)化機制等進行研究，進一步提出了多種衍生模型。本書詳細分析了FCSCNN模型及其衍生模型的混沌動力學特性，通過對解決函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等問題與同類模型進行對比實驗，驗證了FCSCNN模型及其衍生模型的優(yōu)化性能。本書適用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡、人工智能等相關專業(yè)領域的高校學生、教師及科研工作者。
胡志強，碩士研究生導師，畢業(yè)于北京工業(yè)大學控制科學與工程專業(yè)，獲工學博士學位�，F(xiàn)任教于泰山學院數(shù)學與統(tǒng)計學院。兼任中國人工智能學會會員，中國自動化學會會員，山東云聚科技有限公司執(zhí)行董事，濟南經(jīng)緯云人工智能研究中心副理事長。研究方向為復雜系統(tǒng)智能建模、智能優(yōu)化算法、智能控制理論及應用、混沌動力學、人工神經(jīng)網(wǎng)絡。
第1章 緒論 1
1.1 研究背景及研究意義 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意義 3
1.2 混沌動力學系統(tǒng) 4
1.2.1 混沌理論的發(fā)展 4
1.2.2 混沌理論基礎 5
1.2.3 混沌的產(chǎn)生方法 6
1.2.4 混沌運動的刻畫 6
1.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的研究現(xiàn)狀 8
1.3.1 基于混沌神經(jīng)元的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 9
1.3.2 基于混沌映射的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 16
1.3.3 基于相空間重構的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 16
1.3.4 基于混沌優(yōu)化算法的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 17
1.4 研究重點 18
1.5 內(nèi)容安排 21
第2章 變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 23
2.1 引言 23
2.2 變頻正弦（FCS）混沌神經(jīng)元模型 24
2.2.1 FCS函數(shù) 24
2.2.2 構建FCS混沌神經(jīng)元模型 25
2.2.3 動力學特性分析 27
2.3 變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡模型 29
2.3.1 構建FCSCNN模型 29
2.3.2 FCSCNN優(yōu)化機制 30
2.4 FCSCNN模型在優(yōu)化問題中的應用 31
2.4.1 在函數(shù)優(yōu)化問題中的應用 31
2.4.2 在組合優(yōu)化問題中的應用 32
2.4.3 在污水處理問題中的應用 37
2.5 本章小結 40
第3章 基于自適應模擬退火的變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 41
3.1 引言 41
3.2 模擬退火函數(shù)對FCSCNN的影響 42
3.2.1 模擬退火函數(shù)的作用機制 42
3.2.2 不同退火函數(shù)的特性分析 42
3.3 基于自適應模擬退火策略的FCSCNN模型 44
3.3.1 自適應模擬退火策略 44
3.3.2 FCSCNN-SSA模型 45
3.3.3 動力學特性分析 45
3.4 FCSCNN-SSA模型在優(yōu)化問題中的應用 49
3.4.1 FCSCNN-SSA模型在函數(shù)優(yōu)化問題中的應用 49
3.4.2 FCSCNN-SSA模型在組合優(yōu)化問題中的應用 50
3.5 本章小結 53
第4章 帶擾動的變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 54
4.1 引言 54
4.2 帶周期擾動的FCSCNN模型 54
4.2.1 帶周期擾動的FCS混沌神經(jīng)元模型 54
4.2.2 構建帶周期擾動的FCSCNN模型 55
4.2.3 動力學特性分析 56
4.3 帶非周期擾動的FCSCNN模型 58
4.3.1 帶非周期擾動的FCS混沌神經(jīng)元模型 58
4.3.2 構建帶非周期擾動的FCSCNN模型 58
4.3.3 動力學特性分析 58
4.4 帶擾動的FCSCNN模型在優(yōu)化問題中的應用 60
4.4.1 在函數(shù)優(yōu)化問題中的應用 60
4.4.2 在組合優(yōu)化問題中的應用 62
4.5 本章小結 64
第5章 遲滯噪聲變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 65
5.1 引言 65
5.2 噪聲變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 66
5.2.1 NFCSCNN模型 66
5.2.2 動力學特性分析 66
5.3 遲滯噪聲變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡模型 68
5.3.1 逆時針遲滯環(huán)HNFCSCNN模型 68
5.3.2 順時針遲滯環(huán)HNFCSCNN模型 70
5.3.3 動力學特性分析 70
5.4 HNFCSCNN模型在優(yōu)化問題中的應用 73
5.4.1 改進能量函數(shù)的TSP 73
5.4.2 在TSP中的應用 76
5.5 本章小結 81
第6章 多目標變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 82
6.1 引言 82
6.2 多目標優(yōu)化算法分析 83
6.2.1 多目標優(yōu)化問題 83
6.2.2 多目標優(yōu)化算法 84
6.3 多目標FCSCNN算法 85
6.3.1 非支配解的選取 85
6.3.2 最優(yōu)解的選取 86
6.3.3 檔案庫管理 86
6.3.4 MOFCSCNN算法流程 87
6.4 仿真實驗 88
6.4.1 評價指標 88
6.4.2 基準函數(shù)測試 90
6.5 本章小結 103
第7章 多變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡 104
7.1 引言 104
7.2 MFCS混沌神經(jīng)元模型 105
7.2.1 MFCS函數(shù) 105
7.2.2 構建MFCS混沌神經(jīng)元模型 106
7.2.3 動力學特性分析 108
7.3 多變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡（MFCSCNN）模型 110
7.3.1 構建MFCSCNN模型 110
7.3.2 優(yōu)化機制 113
7.4 MFCSCNN模型在優(yōu)化問題中的應用 113
7.4.1 在函數(shù)優(yōu)化問題中的應用 113
7.4.2 在組合優(yōu)化問題中的應用 114
7.5 本章小結 117
第8章 結論及展望 118
參考文獻 121
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