基于规则的前馈神经网络的混沌梯度下降耦合学习算法

提出用规则判断由于BP神经网络学习过程中因梯度搜索产生的局部极小 ,并利用具有全局寻优的特点的混沌优化算法 ,使学习过程能有效地逃离局部极小。即 ,梯度下降进研“粗搜索”、混沌优化法进行“细搜索”及建立规则将两者结合起来 ,就构成了本文的基于混沌梯度下降的前馈神经网络学习算法。这种算法有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性。将该算法应用于铜锍吹炼过程智能决策支持系统模型库中的模型学习 ,产生了良好的应用效果。