基于蚁群算法优化的盲信号分离

• 作者: 华容
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 神经网络 盲分离 过程信号
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 21-22,37
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2007.08.009

摘要

在过程信号的去噪中,应用较新的盲信号神经网络分离(BSS)的方法,但盲信号分离神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢的缺点.为此进一步采用蚁群算法(Ant Colony Algorithm ,简称ACA)优化盲信号分离神经网络权值的初值,将蚁群算法与神经网络(HJNN)结合形成AC-HJNN算法,可迅速得到最佳盲信号分离神经网络的权值矩阵,实现对过程信号的去噪.仿真实验表明:用AC-HJNN算法,可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华容	上海应用技术学院机械与自动化工程学院	22	113	6.0	10.0