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将遗传算法和变尺度机制引入到混沌中,提出了一种新的混沌优化方法,并将此方法应用于神经网络的训练中。通过仿真研究证实,所提出的方法优于BP算法,能够达到指定的误差指标,具有一定的泛化能力,并且具有训练次数少、精度高、实施方便等优点。
一种新混沌优化方法及在神经网络中的应用
【摘 要】
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将遗传算法和变尺度机制引入到混沌中,提出了一种新的混沌优化方法,并将此方法应用于神经网络的训练中。通过仿真研究证实,所提出的方法优于BP算法,能够达到指定的误差指标,具有一定的泛化能力,并且具有训练次数少、精度高、实施方便等优点。
【机 构】
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上海交通大学自动化系
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2005年04期
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