神经网络在4型FIR高阶多通带滤波器的自适应优化设计研究

提出了一种新的基于神经网络的FIR线性相位数字滤波器的自适应优化设计方法。根据4型FIR滤波器的幅频响应特性,构造出一个相应的神经网络模型,并建立了FIR线性相位数字滤波器的神经网络算法,该算法通过训练神经网络权值,使设计的数字滤波器与希望得到的FIR线性相位滤波器的幅频响应之间的误差平方和最小化,从而获得FIR线性相位数字滤波器的脉冲响应．提出并证明了该算法的收敛定理,给出了FIR高阶多通带滤波器自适应优化设计实例、计算机仿真结果表明,该算法计算精度高,收敛速度快;用该算法设计的高阶多通带滤波器,其幅频响应的阻带衰减很大,而通带波动很小。     

基于粒子群优化算法的FIR数字滤波器设计

探讨FIR数字滤波器设计的粒子群优化算法及其实现.它根据预期频率特性的设计要求,建立优化模型,并通过快速粒子群算法求解其优化值.所得的序列使对应FIR滤波器较好地满足了预期频率特性指标,设计方法简单实用,具有很高的灵活性和鲁棒性.并且较遗传算法有更快的收敛速度,数值实验表明了本方法的有效性.     

用FPGA实现FIR数字滤波器的新方法

在介绍用FPGA设计FIR数字滤波器常用的正则有符号数字量（CSD）编码技术和分布式算法（DA）的基础上,提出了一种改进的实现方法.该方法根据滤波器系数的特点将滤波器分为两个部分,一部分采用CSD编码技术设计,一部分采用DA算法设计.通过Quartus2软件仿真,在Cyclone EPEC6Q240C8芯片上实现了多个FIR数字滤波器.实验结果表明：改进的实现方法在一般情况下更加节约芯片面积,且实现的FIR数字滤波器完全达到了性能要求.     

一种改进的自适应遗传算法

在对自适应遗传算法中选择、交叉、变异算子作用分析的基础上,提出一种新的自适应遗传算法,新算法基于实数编码机制,选择操作采用精英选择与轮盘赌相结合,变异和交叉操作采取根据适应度自适应地非线性调整变异和交叉概率的策略,同时提出进化的后期采取先变异后交叉的操作次序.仿真实验表明,新算法有效防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力.     

基于改进遗传算法的otsu图像分割算法

在图像分割过程中,传统的遗传算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷.因此,提出了一种基于改进遗传算法的otsu图像分割算法,该算法在原有分割算法基础上对交叉率和变异率进行改进,使用otsu作为适应度函数,并采用选择、交叉、变异等操作寻找最佳分割阈值.仿真实验表明,该算法可以有效提高图像的分割精度和计算速度,证明了该算法具有良好的寻优能力.     

一种新的混合蚁群聚类算法

针对蚁群聚类算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,通过在蚁群聚类算法的每次迭代过程中引入遗传算法,提出一种混合蚁群聚类算法.它利用遗传算法全局快速收敛的特性,提升了蚁群聚类算法的收敛速度,同时,遗传算法中的交叉、变异操作扩大了解空间的搜索,帮助蚁群算法跳出局部最优.仿真试验验证了算法的性能.     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

求解0/1背包问题的自适应遗传退火算法

针对标准遗传算法易早熟收敛以及收敛速度慢的问题,提出一种自适应遗传退火算法用于解决高维约束优化问题.该算法采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制,并结合自适应交叉、变异概率,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期算法的收敛速度.最后,比较了标准遗传算法和自适应遗传算法的实验结果,证明了自适应遗传退火算法在0/1背包应用中的高效性和精确性.     

一种遗传算法交叉算子的改进算法

为了有效克服遗传算法收敛速度慢和易陷入局部极值点的缺点,提出了一种遗传算法交叉算子的改进算法,即采用自适应交叉概率,给不相关大的个体赋予较大的被选概率的配对方式进行交叉操作;在适应度比例轮盘赌的基础上辅以父子竞争的选择操作.二元多峰值Schaffer函数优化的仿真实例结果表明:与保留最优个体策略的遗传算法相比,改进算法能有效减少无效的交叉操作,收敛速度和全局搜索能力都得到了较大提高,其平均收敛代数和收敛到最优解的概率都优于保留最佳个体策略的遗传算法.     

基于混合遗传算法的自适应神经网络优化设计

传统遗传算法优化神经网络存在"近亲繁殖"、"早熟收敛"、收敛速度慢和容易陷入局部极小等缺点.将适应度与相应的个体数目相联系,提出一种自适应交叉变异概率,并将其用于遗传操作,使得个体具有较强的多样性,一定程度缓解种群"早熟";将单纯形法和遗传算法结合到一起,使遗传算法的搜索更具有方向性,提高遗传算法的搜索能力,加快收敛速度.仿真实验进一步证明本文提出的算法对加快收敛速度,防止"近亲繁殖",保持种群多样性比较有效.