计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (05): 1311-1313.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01311

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用于信息处理的延时混沌神经网络

王涛1,王科俊2,贾诺1   

  1. 1.哈尔滨工程大学 自动化学院,哈尔滨 150001
    2.哈尔滨师范大学 数学科学学院,哈尔滨 150025
  • 收稿日期:2010-09-27 修回日期:2010-11-30 发布日期:2011-05-01 出版日期:2011-05-01
  • 通讯作者: 王涛
  • 作者简介:王涛(1977-),男,黑龙江哈尔滨人,讲师,博士研究生,主要研究方向:神经网络、智能控制;王科俊(1962-),男,吉林吉林人,教授,博士生导师,主要研究方向:模式识别、智能控制;贾诺(1978-),女(蒙古族),黑龙江哈尔滨人,副教授,博士研究生,主要研究方向:复杂系统、智能控制。
  • 基金资助:

    黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11551140)。

A Time-Delay Chaotic Neural Network For Information Processing

WANG Tao1,2, WANG Ke-jun1, JIA Nuo2   

  1. 1.College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin Heilongjiang 150001, China
    2.College of Mathematics Science, Harbin Normal University, Harbin Heilongjiang 150025, China
  • Received:2010-09-27 Revised:2010-11-30 Online:2011-05-01 Published:2011-05-01
  • Contact: WANG Tao
  • Supported by:

    Scientific Research Fund of Heilongjiang Provincial Education Department of China

摘要: 为了提高混沌神经网络用于信息处理的能力,采用一种参数调节控制方法,通过对一种延时对称全局耦合混沌神经网络的黏合参数的控制研究了网络的动态联想记忆,使被控网络在仅有部分神经元进入周期态的情况下达到输出稳定,并且稳定输出序列只包含与输入模式相关的存储模式及其相反模式。仿真实验说明网络具有良好的容错能力和很高的回忆正确率,适合应用于信息处理和模式识别。

关键词: 延时混沌神经网络, 混沌控制, 联想记忆

Abstract: In order to improve the information processing capacity of chaotic neural networks, associative memory performance of a time-delay symmetric global coupled neural network was investigated by using a parameter modulated control method to control the coherent parameter. It can be observed that its output can be stabilized when only partial neurons enter the periodic orbits and the output sequence of the controlled network does not contain other patterns but the stored pattern corresponding to the initial input and its reverse pattern. The experimental results suggest that the network has good tolerance and excellent correct rate so that it is fit for information processing and pattern recognition.

Key words: time-delay chaotic neural network, chaos control, associative memory