基于混沌蚁群的神经网络速度辨识器研究

针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点，提出了混沌蚁群优化神经网络的实现方法。该方法在基本蚁群算法的基础上引入混沌因子，并利用混沌的遍历性和随机性，将带有混沌特征的初始化变量线性映射到变量取值区间，从而得到神经网络权值的全局最优值。利用该算法可对直接转矩控制系统进行转速辨识。