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针对一类含保密信息的时变延迟混沌神经网络,提出了同结构H∞同步控制方案, 在实现同步后能有效恢复出隐藏的多路明文信号。利用线性矩阵不等式方法为同结构时变延迟混沌神经网络设计了H∞同步控制器,在此基础上应用Lyapunov方法分析了同步误差的收敛性。当同步误差收敛时,可根据被动系统状态恢复出所传输的隐藏信号。仿真结果表明,该控制方案可以实现变时延混沌神经网络同步,并能恢复出多路明文信号。
一种基于改进暂态混沌神经网络的信道分配算法
混沌神经网络 Hopfield神经网络 模拟退火 混沌噪声 信道分配问题
2008/5/29
该文针对暂态混沌神经网络(TCNN)求解信道分配问题(CAP)，分析混沌神经网络模型及其混沌性态，依据其按自反馈连接权值的减小，由混沌态通过逆分岔而收敛到稳定状态的特性，提出了一种对暂态混沌神经网络进行分段退火的策略，即依据混沌神经网络运行过程中，对应Lyaponov指数的变化特性而确定分段点，使网络能有效地利用混沌态进行全局搜索和加快收敛；在7小区的信道分配中，网络收敛速度提升了30%左右，在2...
基于混沌神经网络的移动通信信道分配方法研究
混沌神经网络 Hopfield神经网络 混沌分岔 信道分配
2008/5/21
该文应用混沌神经网络求解信道分配问题,给出了信道分配的能量函数表达式和混沌神经网络模型,研究了判别混沌神经网络混沌特性的Lyapunov指数法,讨论了网络模型参数对网络混沌特性的影响,提出了基于混沌神经网络的信道分配算法.仿真结果表明,混沌神经网络具有复杂的瞬态混沌特性,它比Hopfield网络具有更强的搜索全局最优解的能力,和更快的收敛速度.