论文研究变尺度混沌算法的BP网络优化.pdf

采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络，在优化搜索过程中不断缩小搜索空间，克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点，能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值；此外，进一步提出变尺度混沌优化与梯度下降法有机结合的算法，能有效缩短单一的变尺度混沌优化BP算法的训练时间。仿真结果表明，改进的BP神经网络具有实现简单、寻优性强和优化效率高等特点。