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分析了混沌神经网络的优化机制,研究了具有模拟退火特性的混沌神经网络模型,给出了混沌神经网络的能量函数,以及计算网络Lyapunov指数的方法,从理论上证明了当网络参数满足一定条件时,网络具有混沌性状。在仿真实验中,应用Hopfield网络和混沌神经网络求解信道分配问题。结果表明,混沌神经网络在求解优化问题时具有更强的搜索全局最优解的能力,和更快的收敛速度。

基于遗传算法的BP神经网络优化算法的MATLAB实现

采用matlab语言实现了遗传算法对elman神经网络的优化，固定了权阈值参数，大家可以试试

通过BP神经网络实现PID参数在线正整定。

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