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混沌神经网络及其在最优化问题中的应用 总被引:4,自引:2,他引:4
首先评述了三种混沌神经网络模型,然后提出了一种新的混沌模拟退火算法。其次将四种方法分别应用于10个城市的施行推销商问题。文中给出了每一模型神经元输出和能量函数随时间演变过程曲线。根据仿真结果,讨论了四种方法的特性与有效。其结论为:提出的模拟退火神经网络比其它网络模型更能获得全局最小解。 相似文献
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一种分类搜索的快速相关跟踪新算法 总被引:2,自引:1,他引:1
基于对交通视频序列的运动矢量时空相关性的研究,提出了一种分类搜索的快速相关跟踪新算法.该算法提出了两种不同的搜索策略:三角形搜索策略和分层三步搜索策略,在跟踪过程中依据运动类型灵活使用,减少了搜索点数,具有基于图像内容搜索的特点.实验结果表明,此算法的跟踪精度优于三步搜索法,与菱形搜索法接近.平均跟踪时间比菱形搜索法降低了23%,比三步搜索法降低了24%. 相似文献
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为了解决定子电阻变化对磁链估算的影响,在永磁同步电动机直接转矩控制系统的基础上,提出了滑模自适应定子电阻观测器;给出了理论证明,并推导出定子电阻自适应率;最后对其进行仿真.仿真结果表明,定子电阻滑模自适应观测器增强了系统对定子电阻变化的自适应性能,克服了定子电阻变化对磁链估算的影响,有效地提高了系统输出转矩的控制精度. 相似文献
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基于RBF核的支持向量机(SVM)模型选择取决于两个参数,即惩罚因子和核参数,为了寻找SVM参数的最优组合,利于笔迹鉴别图像的自动识别,提出了基于混沌序列的参数搜索算法以实现SVM模型参数的自动选择。从与网格法和双线性法进行的比较实验可以看出,基于混沌序列的SVM参数选取更简单,更易于实现,并使SVM具有更好的推广能力。在10人笔迹灰度图像库上分类识别实验结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著减少了训练SVM的个数。 相似文献