10.3969/j.issn.1000-386X.2007.08.009
基于蚁群算法优化的盲信号分离
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.
蚁群算法、神经网络、盲分离、过程信号
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TP3(计算技术、计算机技术)
上海市教委资助项目050Z02
2007-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
21-22,37
