[01453332]人工神经元网络训练的新方法
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技术详细介绍
该课题通过对现有随机优化方法和混沌系统的分析，提出了两种优化方法：随机优化方法SAGACIA和混沌优化方法COA，适用于各领域的各类优化问题，特别为人工神经元问题提供了一条更为有效的途径。新的随机优化方法首次把模拟退火法、遗传算法、趋化性方法三种随机优化方法从本质上进行了综合，吸收了它们的优点，不仅具有很强的全局搜索能力，也具有快速的收敛速度，而且可以方便地应用于连续对象、离散对象各类复杂优化问题，具有广泛的适用性。COA方法通过“载波”直接利用混沌变量进行搜索，使算法更容易跳出局部最优点。特别是混沌搜索与随机搜索的结合，提高了算法的收敛速度，使算法具有更高的搜索速度和精度。该项目达国际先进水平。