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| 基于BP算法和遗传算法结合的自适应噪声抵消器 | |
| 引用本文： | 张艳.基于BP算法和遗传算法结合的自适应噪声抵消器[J].黑龙江科技信息,2007(22):91. |
| 作者姓名： | 张艳 |
| 作者单位： | 南京信息职业技术学院电子与信息工程系,江苏,南京,210046 |
| 摘 要： | 提出一种基于遗传算法优化BP网络结构的自适应噪声抵消器,BP算法是最典型的多层神经网络学习算法,它在局部搜索时比较成功,但由于BP网络大多采用沿梯度下降方向的搜索算法,因而不可避免地存在收敛速度慢,容易陷入局部极小点等问题。而遗传算法擅于全局搜索,鲁棒性很强,将采用遗传算法优化网络初始权值的方法,将两种算法相结合,做到优势互补。GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高,在信噪比的改善程度上,混合算法的信噪比针对余弦信号提高了23db左右。 |
| 关 键 词： | 自适应噪声抵消系统 人工神经网络 BP算法 遗传算法 信噪比 |
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