混沌神经网络的动态阈值控制

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张旭东, 朱萍, 谢小平, 何国光. 2013: 混沌神经网络的动态阈值控制, 物理学报, null(21): 71-77. doi: 10.7498/aps.62.210506
引用本文: 张旭东, 朱萍, 谢小平, 何国光. 2013: 混沌神经网络的动态阈值控制, 物理学报, null(21): 71-77. doi: 10.7498/aps.62.210506
Zhang Xu-Dong, Zhu Ping Xie, Xiao-Ping, He Guo-Guang. 2013: A dynamic threshold value control method for chaotic neural networks, Acta Physica Sinica, null(21): 71-77. doi: 10.7498/aps.62.210506
Citation: Zhang Xu-Dong, Zhu Ping Xie, Xiao-Ping, He Guo-Guang. 2013: A dynamic threshold value control method for chaotic neural networks, Acta Physica Sinica, null(21): 71-77. doi: 10.7498/aps.62.210506

混沌神经网络的动态阈值控制

A dynamic threshold value control method for chaotic neural networks

  • 摘要: 提出了混沌神经网络的动态阈值控制方法,将大脑脑电波的主要成分,正弦信号作为控制变量实现对混沌神经网络内部状态的阈值动态改变,从而达到了控制混沌神经网络混沌的目的。利用该方法可以将混沌神经网络的输出稳定在一个与网络初始模式相关的存储模式和其反相模式上,从而使混沌神经网络在模式识别、信息搜索等信息处理功能得以实现。该控制方法不需要事先指定阈值,是一种自适应方法,符合实际人脑的思维运动。
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出版历程
  • 刊出日期:  2013-11-15

混沌神经网络的动态阈值控制

  • 浙江大学物理学系,杭州,310027

摘要: 提出了混沌神经网络的动态阈值控制方法,将大脑脑电波的主要成分,正弦信号作为控制变量实现对混沌神经网络内部状态的阈值动态改变,从而达到了控制混沌神经网络混沌的目的。利用该方法可以将混沌神经网络的输出稳定在一个与网络初始模式相关的存储模式和其反相模式上,从而使混沌神经网络在模式识别、信息搜索等信息处理功能得以实现。该控制方法不需要事先指定阈值,是一种自适应方法,符合实际人脑的思维运动。

English Abstract

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