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混沌神经网络理论及在图像识别中的应用研究

2010年

应用技术

初期阶段

成果简介

本项目研究了混沌在智能信息处理中的应用，提出并行混沌优化算法，该方法结合种群优化算法的思想，克服了串行混沌优化算法对复杂问题求解时寻优效率不高的缺点，可有效地解决了函数优化、组合优化等问题。
另外，通过提取多种优化算法各自的优点，提出了多种复合复合优化算法，克服了现有单一优化算法的缺点，提高了算法寻优效率和巡游性能，在实际工程领域取得了良好的应州效果。
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