混沌遗传与粒子群混合优化训练过程神经网络算法

"一种基于混沌遗传与粒子群混合优化的过程神经网络训练算法"是针对时变输入/输出过程神经网络训练问题的研究成果。在这个研究中，作者许少华和何新贵提出了一种创新的学习方法，将混沌遗传算法（CGA）与带有动态惯性因子的粒子群优化算法（PSO）相结合，以提升过程神经网络（PNN）的训练效率。 混沌遗传算法是一种受到混沌理论启发的优化算法，其核心是利用混沌系统的遍历性和无规则性进行全局搜索。这种算法能够避免早熟收敛，有助于在解决方案空间中寻找更优解。而粒子群优化算法则是基于群体智能的优化方法，通过模拟鸟群或鱼群的行为，利用个体的经验记忆和信息共享来探索解空间。 在该研究中，这两种算法被集成到一个混合优化机制中。他们以PNN的训练目标函数为基础，设计了一个动态适应度评估和优化效率分析的机制，以自适应地调整混沌遗传算法和粒子群算法之间的切换。通过这种方式，算法能够在搜索过程中灵活地在局部搜索（粒子群）和全局搜索（混沌遗传）之间转换，从而更有效地找到最优网络参数。 实验结果显示，这种混合优化策略显著提升了PNN的训练效率。这表明，混沌遗传与粒子群的结合能够有效地解决过程神经网络训练中的复杂优化问题，特别是在处理时变输入/输出数据时，能够提高模型的泛化能力和预测准确性。 这项工作在神经网络优化领域提出了一个新的思路，即通过结合不同优化算法的优势，来克服单一算法可能存在的局限性，以实现更高效的训练过程。这种方法对于处理非线性、复杂问题的过程神经网络模型尤其具有实际应用价值，例如在工业控制、数据分析、模式识别等领域。同时，动态惯性因子的引入也是对经典粒子群优化算法的一种改进，增强了算法在多峰搜索空间中的寻优能力。