基于多轨道混沌遗传算法优化神经网络的指纹识别算法

摘要

混沌搜索具有相空间的遍历性和内在随机性，利用混沌变量进行优化能跳出局部极小。本文将混沌优化和遗传算法结合起来，提出一种基于多轨道混沌遗传算法优化神经网络的指纹识别算法，可使网络具有很强的抗干扰能力，能有效避免复杂的特征提取工作。仿真结果表明，多轨道混沌遗传算法优化神经网络提高了网络收敛速度，应用于指纹识别取得了很好的效果。