时间：2022-08-31 17:11:52 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
采用离散型Hopfield神经网络对数据预处理进行分类，首先要解决如何在神经网络中反映各属性值和类标签的问题。 将神经网络和分形结合用于果实形状识别，首先利用分形得到一些水果轮廓数据的不规则性，然后利用三层神经网络识别这些数据并评价其不规则性。 分形神经网络已经得到了大量的应用，但仍有一些问题值得进一步研究：分形维数的物理意义； 分形的计算机模拟与实用研究。
公式中： n是混沌迭代次数：是混沌控制参数，当=4.0时，系统完全进入混沌状态，且混沌变量x0在( 0，1 )范围内遍历。 式中，xn i，x’n，w*均为p维。 w*根据式( 6531 )生成，经过混沌粗搜索找出bp神经网络的权重向量的近似最佳值； 、ztr、是时变参数zl的衰减因子，目的是在近似最优值附近通过混沌细节搜索找到bp神经网络权向量的全局最优值。
1、混沌神经网络密码学
小波神经网络结合小波变换良好的时频局部化特性和神经网络的自学习功能，因而具有较强的逼近能力和容错能力。 将该混沌优化bp神经网络输出日需水量时间序列值矢量k与实测输出日需水量时间序列矢量值增量sk=sn-1-sn-2进行比较，计算混沌优化bp神经网络的输出误差：
2、神经网络模型优化教程
本发明的目的是提供一种基于混沌优化神经网络模型的时间序列预测方法，解决目前城市日需水量时间序列预测模型方法存在训练样本多、预测误差大、算法学习收敛速度慢、网络结构确定困难等问题下面主要对神经网络和小波分析、混沌、粗集理论、分形理论的融合进行分析。 针对Chen和Aihara提出的结合网络和域搜索的算法混沌模拟退火，提出一种方案。
3、混沌神经网络学习笔记
本文采用BV算法，在一定程度上克服了离散型Hopfield神经网络所具有的局限性，并保留了自联想等方面的优点，是一种具有粒子群优化过程的Hopfield分类算法(以下简称PSO-HOP算法) 神经网络是多学科交叉的产物，各个相关学科对神经网络都有各自的看法，因此对于神经网络的定义，科学界存在着许多不同的见解。
4、混沌神经网络用于生活中
自1943年McCulloch和Pit ts首先提出M P神经元数学模型以来，神经网络的研究大致经历了1947 ~ 1969年的初创期、1970 ~ 1986年的低潮过渡期和1987年至今的繁荣期。 我帮你创建带混沌的hopfield神经网络，我有数据样本和测试样本50。
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