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Wavelet chaotic neural networks and their application to continuous function optimization 被引量:2
1
作者 Jia-Hai Zhang Yao-Qun Xu 《Natural Science》 2009年第3期204-209,共6页
Neural networks have been shown to be pow-erful tools for solving optimization problems. In this paper, we first retrospect Chen’s chaotic neural network and then propose several novel chaotic neural networks. Second... Neural networks have been shown to be pow-erful tools for solving optimization problems. In this paper, we first retrospect Chen’s chaotic neural network and then propose several novel chaotic neural networks. Second, we plot the figures of the state bifurcation and the time evolution of most positive Lyapunov exponent. Third, we apply all of them to search global minima of continuous functions, and respec-tively plot their time evolution figures of most positive Lyapunov exponent and energy func-tion. At last, we make an analysis of the per-formance of these chaotic neural networks. 展开更多
关键词 wavelet chaotic neural networkS wavelet OPTIMIZATION
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小波混沌神经网络的研究与应用 被引量:4
2
作者 丁华福 宋宇航 +1 位作者 唐远新 石福斌 《计算机技术与发展》 2011年第8期93-96,100,共5页
混沌神经网络已被证明是解决组合优化问题的有效工具,但单一化的退火因子无法同时满足准确性和速度性两方面要求,因此改变传统的混沌方式以提高搜索速度和精度就变得尤为重要。文中将Sigmoid函数转化为小波函数可以有效地解决该问题,通... 混沌神经网络已被证明是解决组合优化问题的有效工具,但单一化的退火因子无法同时满足准确性和速度性两方面要求,因此改变传统的混沌方式以提高搜索速度和精度就变得尤为重要。文中将Sigmoid函数转化为小波函数可以有效地解决该问题,通过将Sigmoid函数转化为Mexican hat小波函数,以及引入Shannon小波和Sigmoid函数加和组成的非单调激励函数这两种方式,提高了搜索效率和准确度,并用这两种新的模型对两种优化问题进行仿真。仿真结果表明小波混沌神经网络无论在全局最优解的搜索效率还是精确度上都明显优于传统的混沌神经网络。可知将小波函数引入混沌神经网络是极具研究潜力的。 展开更多
关键词 小波混沌神经网络 MEXICAN hat小波函数 非单调激励函数 SHANNON小波
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大坝安全诊断的混沌优化神经网络模型 被引量:10
3
作者 曹茂森 邱秀梅 夏宁 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期1344-1348,共5页
为了提高大坝变形的预测精度,采用小波变换和分形理论对大坝位移观测数据的非线性动力学特性进行了分析,揭示了其具有低维混沌动力特性,这为大坝变形预测模型的建立提供了理论依据和先验知识。基于低维混沌动力特性,设计了能捕获大坝位... 为了提高大坝变形的预测精度,采用小波变换和分形理论对大坝位移观测数据的非线性动力学特性进行了分析,揭示了其具有低维混沌动力特性,这为大坝变形预测模型的建立提供了理论依据和先验知识。基于低维混沌动力特性,设计了能捕获大坝位移观测数据全局动力特性,兼具神经网络模型结构优化和动力机制时新的混沌优化神经网络大坝变形预测模型。在工程实例中,由多个度量指标组成量化评价体系,对模型预测性能进行综合评价,结果表明,所建模型比传统BP神经网络和ARMA模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 大坝位移 低维混沌 动力特性 小波变换 混沌优化神经网络
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基于小波混沌神经网络的语音识别 被引量:2
4
作者 王旭 韩志艳 +1 位作者 王健 薛丽芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第7期1986-1987,2032,共3页
基于语音信号的时变特性,提出了一种新型神经网络语音识别方法——小波混沌神经网络方法,即把小波变换和混沌特性引入到神经元,构成小波混沌神经网络,将这种神经网络用于语音识别,并与常用的BP神经网络识别方法进行了比较。实验结果表明... 基于语音信号的时变特性,提出了一种新型神经网络语音识别方法——小波混沌神经网络方法,即把小波变换和混沌特性引入到神经元,构成小波混沌神经网络,将这种神经网络用于语音识别,并与常用的BP神经网络识别方法进行了比较。实验结果表明,小波混沌神经网络的平均识别率要高于同等条件下常用的神经网络方法的识别率。 展开更多
关键词 语音识别 小波变换 混沌 神经网络
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一种基于小波网络的混沌时间序列判定 被引量:3
5
作者 江亚东 吴竹青 +1 位作者 陈因颀 江月 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期295-298,共4页
在对混沌时间序列与随机序列的不同特征进行分析的基础上,提出一种可对二者予 以区分的判定算法.并结合具有优异特性的小波函数,构造一种小波神经网络.最终给出基于 小波网络的集成的混沌时间序列判定一预测算法.
关键词 小波网络 小波神经网络 混沌时间序列 混沌动力学 小波函数 判定-预测算法
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一种求解优化问题的新型小波混沌神经网络 被引量:1
6
作者 孙明 赵琳 +1 位作者 徐耀群 丁继成 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期42-45,共4页
基于神经元的自反馈项可产生混沌的现象,将Gauss小波函数作为混沌神经元的自反馈项。分析了Gauss小波的尺度和平移参数对神经元动力学的影响,提出了自反馈连接权和Gauss小波尺度双重模拟退火的混沌神经元。构建了混沌神经网络模型,分析... 基于神经元的自反馈项可产生混沌的现象,将Gauss小波函数作为混沌神经元的自反馈项。分析了Gauss小波的尺度和平移参数对神经元动力学的影响,提出了自反馈连接权和Gauss小波尺度双重模拟退火的混沌神经元。构建了混沌神经网络模型,分析了由Gauss小波函数产生的附加能量函数对网络优化能力的影响。优化问题的仿真结果表明,该网络能够以较快的速度找到优化问题的全局最优解。 展开更多
关键词 Gauss小波 混沌神经网络 优化问题
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基于动静态组合特征参数的语音识别 被引量:2
7
作者 王旭 韩志艳 +1 位作者 王健 薛丽芳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第7期129-132,共4页
基于语音信号的时变特性,本文提出了动静态特征参数结合的语音信号识别方法,首先在特征参数提取中引入了小波包变换,借助MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换和Mel滤波器组,提取了新的... 基于语音信号的时变特性,本文提出了动静态特征参数结合的语音信号识别方法,首先在特征参数提取中引入了小波包变换,借助MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient)参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换和Mel滤波器组,提取了新的静态特征参数DWPTMFCC(Discrete Wavelet Packet Transform Mel-Frequency Coeffi-cient),然后把它与一阶DWPTMFCC差分参数相结合成一个向量,作为一帧语音信号的参数,通过试验和仿真,此参数具有很高的识别率,是一种很好的语音特征参数。并且把混沌特性引入到神经元,构成混沌神经网络,把这种神经网络用于语音识别,并与常用的BP神经网络识别方法进行了比较。试验结果表明,混沌神经网络的平均识别率要高于同等条件下常用的神经网络方法的识别率。 展开更多
关键词 语音识别 特征参数 小波包变换 混沌神经网络
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一种改进的基于混沌搜索策略的小波神经网络遗传学习算法 被引量:5
8
作者 江亚东 吴竹青 +1 位作者 陈因颀 江月 《装备指挥技术学院学报》 2002年第2期49-52,共4页
讨论了遗传算法的优点及存在的局限性.通过引进混沌搜索策略,对遗传算法的初始种群进行混沌搜索,筛选出优化种群.并将遗传算法作为小波神经网络的学习算法,再次运用混沌搜索策略,对学习过程进行优化.改进后的遗传学习算法结合小波神经... 讨论了遗传算法的优点及存在的局限性.通过引进混沌搜索策略,对遗传算法的初始种群进行混沌搜索,筛选出优化种群.并将遗传算法作为小波神经网络的学习算法,再次运用混沌搜索策略,对学习过程进行优化.改进后的遗传学习算法结合小波神经网络应用于混沌时间序列预测,实验取得了较好的效果. 展开更多
关键词 混沌搜索策略 小波神经网络 遗传学习算法
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基于非线性混沌时序动力系统的预测方法研究 被引量:5
9
作者 马军海 陈予恕 辛宝贵 《应用数学和力学》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期551-557,共7页
 主要研究由混沌时序所确定的非线性动力系统的预测方法· 研究了非线性自相关混沌模型的结构,模型阶数的确立技术· 将神经网络和小波理论相结合,研究了小波变换神经网络的结构,给出了小波神经网络的学习方法;提出了一种新...  主要研究由混沌时序所确定的非线性动力系统的预测方法· 研究了非线性自相关混沌模型的结构,模型阶数的确立技术· 将神经网络和小波理论相结合,研究了小波变换神经网络的结构,给出了小波神经网络的学习方法;提出了一种新的基于小波网络的参数辨识方法· 该方法可以有选择地提取时序中的不同的时间、频率尺度,实现原时序的趋势或细节预测· 通过对混沌时序进行预处理,并比较预处理后的预测结果,得到了一些有益的结果:用非线性自相关混沌模型采用小波网络对模型参数进行辨识,其辨识的准确程度较高,用该模型对混沌时序(包括含有噪声) 展开更多
关键词 非线性自相关混沌模型 小波神经网络 参数识别 时序预测
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基于小波神经网络的混沌时间序列预测及应用 被引量:4
10
作者 陶小创 樊焕贞 +1 位作者 吕琛 王自力 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第B07期174-178,共5页
根据相空间重构理论,探讨了一种基于小波神经网络(WNN)的混沌时间序列预测方法。根据G-P算法和Takens理论,计算出混沌时间序列相空间重构所需的最小嵌入维数,以此作为网络的输入节点数。通过时频分析,使得隐节点数的选取也有了可靠的理... 根据相空间重构理论,探讨了一种基于小波神经网络(WNN)的混沌时间序列预测方法。根据G-P算法和Takens理论,计算出混沌时间序列相空间重构所需的最小嵌入维数,以此作为网络的输入节点数。通过时频分析,使得隐节点数的选取也有了可靠的理论依据。最后对Lorenz仿真信号和滚动轴承信号进行仿真和预测,验证了方法的有效性。结果表明,对于混沌时间序列的预测,WNN网络比BP网络表现出更理想的预测效果,为非线性动态系统的预测提供了一种有效的途径。 展开更多
关键词 小波神经网络 混沌时间序列 相空间重构
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小波混沌神经网络模拟退火参数研究 被引量:6
11
作者 徐耀群 岳海燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第2期80-82,189,共4页
小波混沌神经网络已经成功地解决了函数优化和组合优化问题。研究了分段指数退火函数的Morlet小波混沌神经元模型,给出了分段小波混沌神经元的倒分岔图和Lyapunov指数图。在小波混沌神经网络的基础上,加入了分段指数退火函数,提出了一... 小波混沌神经网络已经成功地解决了函数优化和组合优化问题。研究了分段指数退火函数的Morlet小波混沌神经元模型,给出了分段小波混沌神经元的倒分岔图和Lyapunov指数图。在小波混沌神经网络的基础上,加入了分段指数退火函数,提出了一种新的改进的小波混沌神经网络,并把它应用到函数优化和组合优化问题中。仿真结果表明,改善了小波混沌神经网络的寻优能力,改进的小波混沌神经网络优于原来的小波混沌神经网络。 展开更多
关键词 小波混沌神经网络 LYAPUNOV指数 模拟退火参数 TSP
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带正弦函数扰动的小波混沌神经网络研究 被引量:1
12
作者 徐耀群 郑鑫 刘健 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第2期169-173,共5页
对小波混沌神经网络的内部状态进行改进,引入了三角函数扰动,提出了一种新型的带三角函数扰动的小波混沌神经网络模型,并把它应用到函数优化和组合优化问题中.仿真结果表明,在控制适当的扰动系数时,带三角函数扰动的小波混沌神经网络能... 对小波混沌神经网络的内部状态进行改进,引入了三角函数扰动,提出了一种新型的带三角函数扰动的小波混沌神经网络模型,并把它应用到函数优化和组合优化问题中.仿真结果表明,在控制适当的扰动系数时,带三角函数扰动的小波混沌神经网络能有效地解决函数优化问题和组合优化问题,体现了小波混沌神经网络有很强的鲁棒性和抗干扰能力. 展开更多
关键词 小波混沌神经网络 正弦函数扰动 TSP
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基于小波神经网络理论的边坡位移预测 被引量:17
13
作者 潘平 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期176-180,共5页
研究边坡位移混沌时间序列的预测,利用混沌系统的相空间重构理论,提出基于小波神经网络的边坡位移预测方法。通过计算表明,该方法与其它方法相比可避免误差曲面局部最小,网络节点少,参数确定较为容易,学习效率高,收敛速度快,自适应性强... 研究边坡位移混沌时间序列的预测,利用混沌系统的相空间重构理论,提出基于小波神经网络的边坡位移预测方法。通过计算表明,该方法与其它方法相比可避免误差曲面局部最小,网络节点少,参数确定较为容易,学习效率高,收敛速度快,自适应性强,精度高等优点,为边坡位移预测提供了一种可行的、新的探索途经。 展开更多
关键词 小波神经网络 混沌时间序列 Lyapunov指教 边坡位移预测
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多变量经济混沌时序的小波神经网络预测 被引量:4
14
作者 姚洪兴 吴越 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 2004年第4期319-323,共5页
提出了一种改进的小波神经网络,通过对C-D生产系统模型和财产管理模型中产生的经济增长混沌时序,进行多变量混沌时序的相空间重构,并采用改进的小波神经网络进行预测,证明其短期预测效果优于其他方法,说明该方法可以应用到经济增长混沌... 提出了一种改进的小波神经网络,通过对C-D生产系统模型和财产管理模型中产生的经济增长混沌时序,进行多变量混沌时序的相空间重构,并采用改进的小波神经网络进行预测,证明其短期预测效果优于其他方法,说明该方法可以应用到经济增长混沌系统的预测中. 展开更多
关键词 多变量混沌时序 小波神经网络 重构
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带白噪声的小波混沌神经网络及其应用 被引量:1
15
作者 刘健 范洪霞 +2 位作者 焦艳会 徐耀群 秦峰 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 CAS 2011年第2期177-181,共5页
为研究混沌神经网络抗噪声的能力,在小波混沌神经网络模型中引入了噪声函数,研究了带白噪声的小波混沌神经网络模型,给出了该混沌神经元的倒分岔图和Lyapunov指数图,分析了其动力学特性.基于该混沌神经元模型,构造了带白噪声的小波混沌... 为研究混沌神经网络抗噪声的能力,在小波混沌神经网络模型中引入了噪声函数,研究了带白噪声的小波混沌神经网络模型,给出了该混沌神经元的倒分岔图和Lyapunov指数图,分析了其动力学特性.基于该混沌神经元模型,构造了带白噪声的小波混沌神经网络,并将其应用于函数优化和旅行商问题(TSP),仿真结果表明,只要适当调节噪声系数,系统仍将具有良好的优化能力,噪声并不一定都是对系统有害的. 展开更多
关键词 白噪声 混沌神经网络 小波函数 函数优化 TSP
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基于混沌算法的交通流量车辆调度过程仿真 被引量:4
16
作者 常静 肖南峰 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第4期162-165,共4页
研究交通车辆的高效调度的问题。随着车辆交通复杂程度的增加,调度过程中车辆的可调度流量特征变得复杂,呈现了非线性变化。传统的车辆调度方法都是以流量特征为基础进行调节,受到交通流量的非线性变化影响,效率偏低。为解决上述问题,... 研究交通车辆的高效调度的问题。随着车辆交通复杂程度的增加,调度过程中车辆的可调度流量特征变得复杂,呈现了非线性变化。传统的车辆调度方法都是以流量特征为基础进行调节,受到交通流量的非线性变化影响,效率偏低。为解决上述问题,在传统的小波神经网络预测交通调度模型中,引入了混沌重构的混沌时间序列预测,并且加入一种基于混沌算法的快速交通信息学习算法,在实际小波神经网络调度模型的建立中,以交通流量混沌时间序列为基础,确定网络模型的输入神经元个数、隐含层个数以及神经元个数,克服非线性的干扰。仿真结果表明,改进模型对车辆的调度精度和改进效果较好。 展开更多
关键词 混沌算法 时间序列 小波神经网络
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太阳黑子数的小波包-小波网络混沌时序预测 被引量:2
17
作者 潘玉民 张晓宇 张全柱 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期260-264,267,共6页
太阳黑子是表征太阳活动的重要现象,影响地球、人体乃至生命环境。针对影响太阳黑子的因子难以确定的问题,引入小波包和混沌相空间重构子序列揭示太阳黑子时间序列的动力学及物理规律。该方法采用小波包分解原始时间序列,用混沌相空间... 太阳黑子是表征太阳活动的重要现象,影响地球、人体乃至生命环境。针对影响太阳黑子的因子难以确定的问题,引入小波包和混沌相空间重构子序列揭示太阳黑子时间序列的动力学及物理规律。该方法采用小波包分解原始时间序列,用混沌相空间重构恢复影响因子,并采用小波神经网络预测子序列,再经小波包重构获得太阳黑子的最终预测结果。其中小波神经网络采用自行开发的工具箱,其具有方便、收敛速度快、数据吞吐量大、预测精度高以及实用性强等特点,对推广小波神经网络应用具有重要作用,并为太阳黑子数的预测提供了一条新途径。 展开更多
关键词 太阳黑子 小波神经网络 工具箱 小波包 混沌 预测
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生物医学信号处理方法初探 被引量:6
18
作者 王大雄 《湖州师范学院学报》 2004年第1期95-98,共4页
讨论了生物医学信号处理的一些现代方法.这些方法包括生物医学信号的检测、滤波、频谱分析、小波分析、混沌分析和神经网络分析,对这些方法的内容和性质作了具体分析并讨论了它们的应用.
关键词 信号检测 信号滤波 小波变换 混沌分析 神经网络
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Shannon小波混沌神经网络及其TSP(城市旅行商)问题的求解 被引量:12
19
作者 徐耀群 孙明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期574-577,共4页
混沌神经网络已经被证明是解决组合优化问题的有效工具.针对混沌神经网络的单调的激励函数,通过引入Shannon小波和Sigmoid函数加和组成的非单调激励函数,提出了一种新型的暂态混沌神经元模型.给出了该混沌神经元的倒分岔图和最大Lyapuno... 混沌神经网络已经被证明是解决组合优化问题的有效工具.针对混沌神经网络的单调的激励函数,通过引入Shannon小波和Sigmoid函数加和组成的非单调激励函数,提出了一种新型的暂态混沌神经元模型.给出了该混沌神经元的倒分岔图和最大Lyapunov指数时间演化图,分析了其动力学特性.基于该模型,构造了一种暂态混沌神经网络.并将其应用于函数优化和组合优化问题.通过经典的10城市TSP验证了该暂态混沌神经网络的有效性. 展开更多
关键词 非单调激励函数 混沌神经网络 LYAPUNOV指数 Shannondx小波 旅行商问题
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混合动力船舶负载功率预测模型研究 被引量:2
20
作者 高迪驹 潘康凯 王天真 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第2期362-367,共6页
为了实现混合动力船舶的各动力源之间的最佳负载功率分配,构建了一种基于多分辨率小波神经网络(MRA-WNN)的混沌时间序列短期预测模型。将小波函数与尺度函数共同应用于网络基函数之中,首先从较大尺度上逼近时间序列的整体趋势,然后根据... 为了实现混合动力船舶的各动力源之间的最佳负载功率分配,构建了一种基于多分辨率小波神经网络(MRA-WNN)的混沌时间序列短期预测模型。将小波函数与尺度函数共同应用于网络基函数之中,首先从较大尺度上逼近时间序列的整体趋势,然后根据负载功率波动的大小,在不同尺度上逐层加入细节逼近,提高预测精度。由多分辨率解确定小波基函数的平移和伸缩参数,并结合多分辨率学习算法,能减少训练参数,提高计算速度。实验结果表明,MRA-WNN具有较高的预测精度,是混合动力船舶负载功率预测的一种有效方法。 展开更多
关键词 混合动力船舶 负载功率 多分辨率小波神经网络 混沌时间序列 短期预测
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