基于混沌神經網絡的優化技術研究

2001年

應用技術

成果簡介

項目研究的背景及用途：混沌神經網絡用于優化問題具有很大的研究潛力，在本項目開始前有關的成果并不多，特別是將其用于連續非線性優化（如各種數學規劃問題）上尚未見人研究。
本項目在國家自然科學基金資助下，取得了如下成果：
1、提出了一種求解線性規劃的通用神經網絡模型；
2、提出了一種求解二次規劃和線性規劃的通用神經網絡模型；

相關成果

1. 基于神經網絡的混沌系統研究
2. 小波混沌神經網絡研究
3. 基于時空超混沌神經網絡的信息保密傳輸系統模型研究
4. 基于模糊神經網絡的冶金過程優化控制技術研究
5. 基于結構的神經網絡建模與優化方法
6. 混沌控制及其優化應用
7. 人工神經網絡中的混沌算法研究
8. 基于模糊CMAC神經網絡的復雜過程辨識與優化
9. 基于混沌理論的保密方法
10. 基于時延反饋的混沌控制研究
12. 基于神經網絡的機械結構優化與系統參數辨識
13. 基于FPGA的分數階混沌/超混沌通信信號源的研制
14. 加速混沌優化方法及其應用
15. 混沌神經網絡與控制自適應搜索軟件
16. 基于混沌的數字圖像認證系統
17. 基于混沌序列的圖像加密隱藏技術
18. 基于混沌映射的魯棒性圖像水印算法
19. 基于BP神經網絡的數字水印處理技術研究
20. 基于遺傳神經網絡優化ASSEL軋輥的輥型設計的研究與應用

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基于混沌神經網絡的優化技術研究

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