暂态混沌神经网络中的模拟退火策略优化

分析了暂态混沌神经网络(TCNN)模型的动力学特性对自反馈连接权值的敏感性,研究了退火函数对优化过程中的准确性和计算速度的影响。给出一种对模拟退火策略的优化算法,在保证优化算法准确性的基础上,加快收敛速度,并利用两个典型的函数优化的例子验证了这种优化策略的有效性。

改进的ART1网络及其在英文字符识别中的应用

通过实验发现传统的ART1人工神经网络的分类结果和输入样本的顺序有关 .分析并指出了原因 ,给出了相应的改进算法 .最后 。