【摘 要】
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该文研究了混沌学习算法神经网络的预测性能和基于混沌吸引子的相空间预测模型.在我们组以前的工作中,将一非线性反馈项加入到BP网络互连权的动力学方程中,使得网络具有混沌
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该文研究了混沌学习算法神经网络的预测性能和基于混沌吸引子的相空间预测模型.在我们组以前的工作中,将一非线性反馈项加入到BP网络互连权的动力学方程中,使得网络具有混沌机制.该文首先讨论了不同形式的反馈项对网络学习和预测过程的影响.研究的结果表明,适当选择反馈项中参数,网络能够克服能量局域极小的限制达到全局最小或其近似.其次,我们根据EP进化算法建立一种自适应预测模型,并将基于混沌学习算法的神经网络应用到控制领域,建立一种基于混沌学习算法的预测控制模型.除此以外,该文提出了两种基于神经网络的非线性时间序列的预测模型,它们是建立在相空间拓扑近邻点的时间演化基础上.这两种预测模型的有效性是克服相空间"伪近邻点"对局域动力学估计的影响.
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