變頻正弦混沌神經網絡分析與設計

第1章 緒論 1
1.1 研究背景及研究意義 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意義 3
1.2 混沌動力學系統 4
1.2.1 混沌理論的發展 4
1.2.2 混沌理論基礎 5
1.2.3 混沌的產生方法 6
1.2.4 混沌運動的刻畫 6
1.3 混沌神經網絡的研究現狀 8
1.3.1 基於混沌神經元的混沌神經網絡 9
1.3.2 基於混沌映射的混沌神經網絡 16
1.3.3 基於相空間重構的混沌神經網絡 16
1.3.4 基於混沌優化算法的混沌神經網絡 17
1.4 研究重點 18
1.5 內容安排 21
第2章 變頻正弦混沌神經網絡 23
2.1 引言 23
2.2 變頻正弦（FCS）混沌神經元模型 24
2.2.1 FCS函數 24
2.2.2 構建FCS混沌神經元模型 25
2.2.3 動力學特性分析 27
2.3 變頻正弦混沌神經網絡模型 29
2.3.1 構建FCSCNN模型 29
2.3.2 FCSCNN優化機制 30

2.4 FCSCNN模型在優化問題中的應用 31
2.4.1 在函數優化問題中的應用 31
2.4.2 在組合優化問題中的應用 32
2.4.3 在污水處理問題中的應用 37
2.5 本章小結 40
第3章 基於自適應模擬退火的變頻正弦混沌神經網絡 41
3.1 引言 41
3.2 模擬退火函數對FCSCNN的影響 42
3.2.1 模擬退火函數的作用機制 42
3.2.2 不同退火函數的特性分析 42
3.3 基於自適應模擬退火策略的FCSCNN模型 44
3.3.1 自適應模擬退火策略 44
3.3.2 FCSCNN-SSA模型 45
3.3.3 動力學特性分析 45
3.4 FCSCNN-SSA模型在優化問題中的應用 49
3.4.1 FCSCNN-SSA模型在函數優化問題中的應用 49
3.4.2 FCSCNN-SSA模型在組合優化問題中的應用 50
3.5 本章小結 53
第4章 帶擾動的變頻正弦混沌神經網絡 54
4.1 引言 54
4.2 帶周期擾動的FCSCNN模型 54
4.2.1 帶周期擾動的FCS混沌神經元模型 54
4.2.2 構建帶周期擾動的FCSCNN模型 55
4.2.3 動力學特性分析 56
4.3 帶非周期擾動的FCSCNN模型 58
4.3.1 帶非周期擾動的FCS混沌神經元模型 58
4.3.2 構建帶非周期擾動的FCSCNN模型 58
4.3.3 動力學特性分析 58
4.4 帶擾動的FCSCNN模型在優化問題中的應用 60
4.4.1 在函數優化問題中的應用 60
4.4.2 在組合優化問題中的應用 62
4.5 本章小結 64

第5章 遲滯噪聲變頻正弦混沌神經網絡 65
5.1 引言 65
5.2 噪聲變頻正弦混沌神經網絡 66
5.2.1 NFCSCNN模型 66
5.2.2 動力學特性分析 66
5.3 遲滯噪聲變頻正弦混沌神經網絡模型 68
5.3.1 逆時針遲滯環HNFCSCNN模型 68
5.3.2 順時針遲滯環HNFCSCNN模型 70
5.3.3 動力學特性分析 70
5.4 HNFCSCNN模型在優化問題中的應用 73
5.4.1 改進能量函數的TSP 73
5.4.2 在TSP中的應用 76
5.5 本章小結 81
第6章 多目標變頻正弦混沌神經網絡 82
6.1 引言 82
6.2 多目標優化算法分析 83
6.2.1 多目標優化問題 83
6.2.2 多目標優化算法 84
6.3 多目標FCSCNN算法 85
6.3.1 非支配解的選取 85
6.3.2 最優解的選取 86
6.3.3 檔案庫管理 86
6.3.4 MOFCSCNN算法流程 87
6.4 模擬實驗 88
6.4.1 評價指標 88
6.4.2 基準函數測試 90
6.5 本章小結 103
第7章 多變頻正弦混沌神經網絡 104
7.1 引言 104
7.2 MFCS混沌神經元模型 105
7.2.1 MFCS函數 105
7.2.2 構建MFCS混沌神經元模型 106
7.2.3 動力學特性分析 108
7.3 多變頻正弦混沌神經網絡（MFCSCNN）模型 110
7.3.1 構建MFCSCNN模型 110
7.3.2 優化機制 113
7.4 MFCSCNN模型在優化問題中的應用 113
7.4.1 在函數優化問題中的應用 113
7.4.2 在組合優化問題中的應用 114
7.5 本章小結 117
第8章 結論及展望 118
參考文獻 121