傅立叶混沌神经网络收敛速度研究

摘要

为了解决傅立叶混沌神经网络在求解组合优化问题时收敛速度慢的问题。研究了分段指数退火函数的傅立叶混沌神经元模型，给出了分段傅立叶混沌神经元的倒分岔图，分析了其动力学特性。基于该模型，构造了分段傅立叶混沌神经网络，同时引入了迭代步长逐渐减小思想，并将其应用于函数优化和组合优化问题，结果表明：分段傅立叶混沌神经网络的平均迭代次数比在相同参数下傅立叶混沌神经网络都有不同程度的减少，同时给出了分段参数的取值范围。