基于混沌神经网络的图像复原算法

文章提出了一种基于混沌神经网络的图像复原新算法。在对退化图像进行复原的过程中,针对Hopfield算法易于陷入局部极小的缺点,在Hopfield神经网络中引入暂态混沌和时变增益,充分利用混沌理论的全局搜索性能进行＂粗＂搜索,当搜索到全局最优解附近时,再利用Hopfield算法进行局部搜索。通过对图像复原后的效果进行比较,证明基于混沌神经网络方法得到的图像复原的信噪比更高,目视效果更加。     

一种小波神经网络的混沌加密算法研究

概括了小波神经网络的主要理论,将小波神经网络和混沌系统相结合,建立了一种混沌序列的生成模型,给出基于小波神经网络的混沌加密算法,最后对算法进行计算机仿真实验.结果表明小波神经网络具有更快的收敛速度和更准确的逼近能力,而基于小波神经网络的混沌加密算法具有很高的安全性.     

一种混沌神经网络及其在二维局部均值估计自适应滤波中的应用

本文研究了具有模拟退火特性的混沌神经网络模型,给出了混沌神经网络的能量函数表达式及其搜索和优化过程,并将其应用于二维自适应局部均值估计滤波算法中。仿真结果表明,利用混沌神经网络进行二维自适应滤波是可行的,且比Hopfield神经网络具有更快的收敛效率。     

用改进的竞争Hopfield神经网络求解多边形近似问题

多边形近似是提取曲线特征点和简化曲线描述的一种重要方法.提出一种改进的Hopfield神经网络多边形近似算法,该算法利用选择拐点策略减少了搜索空间,重新定义了神经网络的能量函数,使其更能反映优化目标;引?入合并拆分搜索策略,有效帮助神经网络脱离局部最小值.实验结果表明,提出的改进算法是有效的,比其它算法如关键点检测法、竞争Hopfield神经网络、混沌Hopfield神经网络、遗传算法等具有更优的性能.     

基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原

在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。     

基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原

在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。     

基于改进能量函数的混沌神经网络JSP解法

针对传统Hopfield神经网络(HNN)在求NP类问题的解时易陷入局部最优点的不足,提出基于改进能量函数的模拟退火混沌神经网络算法。通过在Hopfield神经网络中引入混沌机制,并结合退火策略控制混沌动态,有效避免了陷入局部极小的缺陷,因此将其用于求解JSP（作业车间调度）。算法改进了表示JSP的换位矩阵,给出了包含目标函数的能量函数,保证了网络的稳态输出为全局可行解。     

改进的无线传感网混沌Hopfield盲检测算法

在密集部署的无线传感器网络中,相邻传感器的信号可能高度相关。在无线传感网传输模型分簇的基础上,针对Hopfield神经网络极易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,利用混沌序列的遍历性和类随机性,提出一种改进的混沌Hopfield盲检测算法解决无线传感网簇内传感器信号盲检测问题。算法的思想是:利用混沌映射产生初始发送序列,并且在算法出现早熟收敛时进行小幅度的混沌扰动,借此降低算法的误码率。仿真结果表明,改进的混沌Hopfield神经网络算法所需数据量极短,从而成功实现簇内簇首传感器信号盲检测。     

交通流量小波神经网络多步预测研究

针对交通流量混沌时间序列多步预测的问题,提出了一种基于混沌机理的小波神经网络(WNN)快速学习算法.通过将混沌理论和小波分析相结合,建立了交通流量时间序列WNN模型;阐述了混沌学习算法的机理,设计了交通流量WNN混沌时间序列自适应学习算法.仿真试验结果表明,该算法的多步预测性能明显优于应用BP网络和非混沌算法的小波神经网络.     

用改进的竞争Hopfieid神经网络求解多边形近似问题

多边形近似是提取曲线特征点和简化曲线描述的一种重要方法。提出一种改进的Hopfield神经网络多边形近似算法,该算法利用选择拐点策略减少了搜索空间,重新定义了神经网络的能量函数,使其更能反映优化目标;引入合并拆分搜索策略,有效帮助神经网络脱离局部最小值。实验结果表明,提出的改进算法是有效的,比其它算法如关键点检测法、竞争Hopfield神经网络、混沌Hopfield神经网络、遗传算法等具有更优的性能。     

基于神经网络的图象序列特征点匹配

利用神经网络优化技术解决图象序列的特征点匹配问题，将特征点匹配归结为一个带约束的优化问题，并用2D Hopfield网络实现，在Hopfield网络的能量函数的设计中，综合考虑了特征点的预测结果、特征点的遮挡等情况，从而克服了现有的多数方法所存在的误匹配现象，对于特征点的跟踪，头3帧图象的正确匹配是十分关键的。本文提出了一种3D Hopfield网络用以解决头3帧图象的特征点匹配，并提出了一个运动平滑性的代价函数用以构造3D Hopfield网络的能量函数，实际图象序列的实验结果证明了本方法的有效性。     

一种混沌Hopfiele网络及其在优化计算中的应用

文章讨论了神经网络算法在约束优化问题中的应用,提出了一种混沌神经网络模型。在Hopfield网络中引入混沌机制,首先在混沌动态下搜索,然后利用HNN梯度优化搜索。对非线性函数的优化问题仿真表明算法具有很强的克服陷入局部极小能力。     

一种差分进化算法优化小波神经网络及其在弱信号检测中的应用

在混沌理论和相空间重构技术的基础上,提出了一种基于小生境自适应差分进化小波神经网络(NADE-WNN)的混沌背景下弱信号检测方法。该方法采用小生境自适应差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数,简化网络结构,提高网络的学习精度和收敛速度。实验结果表明,与传统的RBF神经网络和小波神经网络预测混沌时间序列的性能相比,该算法优化的小波神经网络具有更高的预测精度和收敛速度,能够较好地检测出混沌背景下的弱信号。     

一种混沌Hopfield网络及其在优化计算中的应用

文章讨论了神经网络算法在约束优化问题中的应用,提出了一种混沌神经网络模型。在Hopfield网络中引入混沌机制,首先在混沌动态下搜索,然后利用HNN梯度优化搜索。对非线性函数的优化问题仿真表明算法具有很强的克服陷入局部极小能力。     

基于小波理论的神经网络模型构造

小波神经网络是由小波分析理论与神经网络理论结合而成的一种神经网络 ,一般来说 ,小波分析与神经网络的结合有两种不同的方式 ,即辅助式结合 (松散式结合 )方式和嵌套式结合 (紧致式结合 )方式。分别对这两种结合方式作了详细描述 ,并且给出了不同结合方式下的各种小波神经网络模型以及相应的学习算法。     

Hopfield神经网络在机组组合问题中的应用

提出利用多层Hopfield神经网络求解机组组合优化问题。通过构造合适的能量函数使得单层Hopfield神经网络可以解决某一时刻的机组出力问题,与之相对应的多层神经网络可以解决任意时间段的机组出力问题。多层Hopfield神经网络的层数由所需求解问题的时间段确定。给出单层及多层神经网络的能量函数及求解算法,能量函数考虑到机组升降功率和出力上下限的约束。通过对已有文献的算例进行计算比对,所得结果和遗传算法基本一致,但Hopfield神经网络通过解微分方程组来确定最优解,计算时间相对较少。     

基于堆栈滤波器和Hopfield神经网络的边界检测法

提出了一种基于堆栈滤波器和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的边界检测法,采用较小滤波窗口的堆栈滤波器优化估计的图象象素点之间的灰度梯度,再根据这些灰度梯度的优化估计值计算及确定Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的权重矢量,Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络收剑时输出图象的边界。相对于基于堆栈滤波器边界检测法,该方法对堆栈滤波器的优化训练速度大大提高,所需内存大为减少,而相对于基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的边界检测法,该方法又     

基于谐波小波与神经网络的钢铁价格预测

应用谐波小波分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国钢铁价格趋势预测的谐波小波神经网络模型。应用广义谐波小波分解算法把原始钢铁价格序列分解到不同的频带上,并在此基础上进一步分析表明,钢铁价格存在混沌特性;再经混沌分析和神经网络进行组合预测,提高了模型对多种目标函数的学习能力,有效改进了预测精度。实验表明,与现有方法相比,该方法具有较高的预测精度。