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题名一种基于改进暂态混沌神经网络的信道分配算法
被引量：1
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作者
朱晓锦
陈艳春
马世伟
秦霆镐
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机构
上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第9期2230-2234,共5页
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基金
上海市教委"曙光计划"项目(04SG41)
上海市重点学科建设项目(T0103)
教育部留学回国人员科研启动基金资助课题
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文摘
该文针对暂态混沌神经网络(TCNN)求解信道分配问题(CAP),分析混沌神经网络模型及其混沌性态,依据其按自反馈连接权值的减小,由混沌态通过逆分岔而收敛到稳定状态的特性,提出了一种对暂态混沌神经网络进行分段退火的策略,即依据混沌神经网络运行过程中,对应Lyaponov指数的变化特性而确定分段点,使网络能有效地利用混沌态进行全局搜索和加快收敛:在7小区的信道分配中,网络收敛速度提升了30%左右,在25小区的Kunz基准测试程序的仿真中,收敛速度也提升了近15%;仿真结果表明其有效减少了网络运算的迭代步数,提高了网络的搜索效率:通过相应理论和仿真结果的分析,对网络的搜索性能、参数的选择与设置进行了进一步的讨论。
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关键词
混沌神经网络
HOPFIELD神经网络
模拟退火
混沌噪声
信道分配问题
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Keywords
Chaotic neural network
Hopfield neural network
Simulated annealing
Chaotic noise
Channel assignment problem （CAP）
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分类号
TN916.9
[电子电信—通信与信息系统]
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