时间：2022-08-31 17:11:53 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
自1943年McCulloch和Pit ts首先提出M P神经元数学模型以来，神经网络的研究大致经历了1947 ~ 1969年的初创期、1970 ~ 1986年的低潮过渡期和1987年至今的繁荣期。 混沌工程沙龙-金融业精品专场( PPT总结) zip。
现代深度学习和人工智能技术的发展使用深度神经网络( DNN )来解决图像、视频、音频、自然语言处理、图像格式的内容生成等各种问题，或生成特定格式的主题文本近年来，人工神经网络在模拟人类认知的道路上得到更深入的发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等相结合形成计算智能，成为人工智能的重要方向，并向实际应用发展。
1、小波混沌神经网络优化及应用
因此将两者结合起来，用粗集法对信息进行预处理，即以粗集网络作为前置系统，根据粗集法预处理的信息结构构成神经网络信息处理系统。 四阶龙格库塔法：又称RK4，主要知道方程的导数和初值信息，应用于计算机仿真，省去求解微分方程的复杂过程。 人工神经网络是计算智能和机器学习研究最活跃的分支之一，是从人脑的生理结构来探讨人类智能活动的机制。
2、混沌神经网络密码学
首先，该方法利用联合概率数据关联算法的优点，充分考虑测量与目标的互连性，通过混沌神经网络计算测量与目标的互连概率，使得该算法能获得高概率优化的测量与目标互连概率关于神经网络体系结构检索这个问题，优选选择主题语言，利用自然语言可以提高直观性和概念的唯一性。 根据hopfield神经网络能量函数e与各神经元内部膜电位状态u的关系：
3、神经网络优化方法
关键词： Hopfield神经网络； 粒子群优化算法； 自联想特性随着信息产业的普及、数据存储的增大，数据挖掘技术作为前沿技术越来越受到重视。 BP网络无需事先明确描述这种映射关系的数学方程，就可以学习和存储大量的输入输出模式映射关系。 matlab遗传算法多配送中心路径优化(带时间窗的matlab优化算法) ) ) )。
4、混沌神经网络的用途
目前，粗集与神经网络的结合已经应用于语音识别、专家系统、数据挖掘、故障诊断等领域，将神经网络和粗集用于声源位置的自动识别，将神经网络和粗集用于专家系统的知识获取取得了优于传统专家系统的效果，其中粗集进行不确定和不准确的数据处理，神经网络进行分类工作。 计算得到第I次迭代的hopfield神经网络在第njt个神经元上的动态方程，其公式如下
首先基于明文图像和哈希函数SHA-384生成Lorenz混沌系统的初始值，控制混沌系统混沌序列的生成，然后引入人工神经网络训练混沌序列，消除其混沌周期性，输出新序列。
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