基于代数算法神经网络对Kent混沌序列的研究

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利用代数算法神经网络和BP神经网络算法,通过生成的Kent混沌序列样本分别进行训练和测试,经过对比分析,说明代数算法神经网络算法在Kent混沌序列仿真的应用中逼近效果比较好。 Using the algebraic algorithm neural network and BP neural network algorithm, the Kent chaotic sequence samples are respectively trained and tested. After comparative analysis, it shows that the algebraic algorithm neural network algorithm is better in Kent chaotic sequence simulation application.
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