复合正弦函数混沌神经网络及优化计算应用 (2010年)

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。通过复合正弦函数和SigmoidA数构成激励函数,构造了一种新的暂态混沌神经网络。给出了该神经元的倒分叉图和最大LE指数,分析了混沌动力学特性,并将其应用于函数优化问题。仿真结果表明,新的暂态混沌神经网络优于原来的混沌神经网络。