基于混沌序列遺忘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究.pdf

1、智能信息處理技術(shù)的研究是科學(xué)發(fā)展中非常富有挑戰(zhàn)性的課題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以數(shù)學(xué)手段來模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模型，實現(xiàn)了對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬和近似。作為一種有效的智能信息處理技術(shù)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)取得了令人矚目的發(fā)展，并得到了廣泛的應(yīng)用。與此同時，作為20世紀(jì)末21世紀(jì)初最新型智能計算的三大支柱之一的混沌理論，同樣激發(fā)了科學(xué)和工程各領(lǐng)域科學(xué)家的研究和應(yīng)用熱情。
　　隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，作為一種面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的

2、數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)倉庫目前正被廣泛地應(yīng)用于企業(yè)信息系統(tǒng)中。數(shù)據(jù)倉庫的建立，為決策的數(shù)據(jù)分析提過了豐富的歷史數(shù)據(jù)。然而，面對著海量的、具有不同時間跨度的數(shù)據(jù)，使得決策制定者面臨著取舍的抉擇難題，遺忘的方法是解決這個問題的有效途徑。
　　在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較上往往存在著受初始權(quán)值影響的困擾，模型算法本身所帶來的優(yōu)越性極有可能被初始權(quán)值的敏感性所掩蓋甚至顛覆。使用混沌序列產(chǎn)生的偽隨機序列在較好模擬隨機序列的基礎(chǔ)上，有效地解決了這樣的問題。