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《山东大学学报(工学版)》 2005年02期
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一种改进混沌神经网络及其在组合优化问题中的应用

毛亚林  张国忠  周明  朱斌  
【摘要】:在传统的混沌神经网络模型基础上,提出了一种改进的混沌神经网络(ICNN) .通过引入时变的输出函数增益和修正自反馈系数的表达式,使该模型可有效地控制Sigmoid输出函数图形的陡度和模型演化中混沌动态的收敛过程,从而拥有更丰富的神经动力学特性与初值鲁棒性.该模型可有效地解决一系列组合优化问题(COP) ,解决了10个与4 8个城市的TSP问题

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