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| 內容簡介： |
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本书基于国内外对混沌神经网络的研究成果，提出了一种基于脑电波生物机制的变频正弦混沌神经网络（FCSCNN）模型，并通过对该模型的激励函数、退火函数、生物机制、优化机制等进行研究，进一步提出了多种衍生模型。本书详细分析了FCSCNN模型及其衍生模型的混沌动力学特性，通过对解决函数优化、组合优化等问题与同类模型进行对比实验，验证了FCSCNN模型及其衍生模型的优化性能。本书适用于人工神经网络、人工智能等相关专业领域的高校学生、教师及科研工作者。
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| 關於作者： |
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胡志强，硕士研究生导师，毕业于北京工业大学控制科学与工程专业，获工学博士学位。现任教于泰山学院数学与统计学院。兼任中国人工智能学会会员，中国自动化学会会员，山东云聚科技有限公司执行董事，济南经纬云人工智能研究中心副理事长。研究方向为复杂系统智能建模、智能优化算法、智能控制理论及应用、混沌动力学、人工神经网络。
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| 目錄：
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第1章 绪论1
1.1 研究背景及研究意义1
1.1.1 研究背景1
1.1.2 研究意义3
1.2 混沌动力学系统4
1.2.1 混沌理论的发展4
1.2.2 混沌理论基础5
1.2.3 混沌的产生方法6
1.2.4 混沌运动的刻画6
1.3 混沌神经网络的研究现状8
1.3.1 基于混沌神经元的混沌神经网络9
1.3.2 基于混沌映射的混沌神经网络16
1.3.3 基于相空间重构的混沌神经网络16
1.3.4 基于混沌优化算法的混沌神经网络17
1.4 研究重点18
1.5 内容安排21
第2章 变频正弦混沌神经网络23
2.1 引言23
2.2 变频正弦（FCS）混沌神经元模型24
2.2.1 FCS函数24
2.2.2 构建FCS混沌神经元模型25
2.2.3 动力学特性分析27
2.3 变频正弦混沌神经网络模型29
2.3.1 构建FCSCNN模型29
2.3.2 FCSCNN优化机制30
2.4 FCSCNN模型在优化问题中的应用31
2.4.1 在函数优化问题中的应用31
2.4.2 在组合优化问题中的应用32
2.4.3 在污水处理问题中的应用37
2.5 本章小结40
第3章 基于自适应模拟退火的变频正弦混沌神经网络41
3.1 引言41
3.2 模拟退火函数对FCSCNN的影响42
3.2.1 模拟退火函数的作用机制42
3.2.2 不同退火函数的特性分析42
3.3 基于自适应模拟退火策略的FCSCNN模型44
3.3.1 自适应模拟退火策略44
3.3.2 FCSCNN-SSA模型45
3.3.3 动力学特性分析45
3.4 FCSCNN-SSA模型在优化问题中的应用49
3.4.1 FCSCNN-SSA模型在函数优化问题中的应用49
3.4.2 FCSCNN-SSA模型在组合优化问题中的应用50
3.5 本章小结53
第4章 带扰动的变频正弦混沌神经网络54
4.1 引言54
4.2 带周期扰动的FCSCNN模型54
4.2.1 带周期扰动的FCS混沌神经元模型54
4.2.2 构建带周期扰动的FCSCNN模型55
4.2.3 动力学特性分析56
4.3 带非周期扰动的FCSCNN模型58
4.3.1 带非周期扰动的FCS混沌神经元模型58
4.3.2 构建带非周期扰动的FCSCNN模型58
4.3.3 动力学特性分析58
4.4 带扰动的FCSCNN模型在优化问题中的应用60
4.4.1 在函数优化问题中的应用60
4.4.2 在组合优化问题中的应用62
4.5 本章小结64
第5章 迟滞噪声变频正弦混沌神经网络65
5.1 引言65
5.2 噪声变频正弦混沌神经网络66
5.2.1 NFCSCNN模型66
5.2.2 动力学特性分析66
5.3 迟滞噪声变频正弦混沌神经网络模型68
5.3.1 逆时针迟滞环HNFCSCNN模型68
5.3.2 顺时针迟滞环HNFCSCNN模型70
5.3.3 动力学特性分析70
5.4 HNFCSCNN模型在优化问题中的应用73
5.4.1 改进能量函数的TSP73
5.4.2 在TSP中的应用76
5.5 本章小结81
第6章 多目标变频正弦混沌神经网络82
6.1 引言82
6.2 多目标优化算法分析83
6.2.1 多目标优化问题83
6.2.2 多目标优化算法84
6.3 多目标FCSCNN算法85
6.3.1 非支配解的选取85
6.3.2 最优解的选取86
6.3.3 档案库管理86
6.3.4 MOFCSCNN算法流程87
6.4 仿真实验88
6.4.1 评价指标88
6.4.2 基准函数测试90
6.5 本章小结103
第7章 多变频正弦混沌神经网络104
7.1 引言104
7.2 MFCS混沌神经元模型105
7.2.1 MFCS函数105
7.2.2 构建MFCS混沌神经元模型106
7.2.3 动力学特性分析108
7.3 多变频正弦混沌神经网络（MFCSCNN）模型110
7.3.1 构建MFCSCNN模型110
7.3.2 优化机制113
7.4 MFCSCNN模型在优化问题中的应用113
7.4.1 在函数优化问题中的应用113
7.4.2 在组合优化问题中的应用114
7.5 本章小结117
第8章 结论及展望118
参考文献121
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