基于BP算法和遗传算法结合的自适应噪声抵消器

• 作者: 张艳
• 来源期刊: 黑龙江科技信息
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2007,（22）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 91
• 页数: 1页
• 分类号: TP3
• 字数: 1455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1328.2007.22.089

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艳	南京信息职业技术学院电子与信息工程系	30	47	4.0	5.0