遗传小波神经网络用于极谱信号的滤噪  

De-noising of polargraphic signal usinggenetic wavelet neural network

作　　者：郑建斌[1] 杨小曼[1] 刘辉[1] 仲红波[1] 

机构地区：[1]西北大学分析科学研究所,陕西西安710069

出　　处：《西北大学学报（自然科学版）》2002年第5期447-450,共4页Journal of Northwest University（Natural Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金资助项目(29775018);国家教育部科学技术研究重点项目(02187);国家教育部"高等学校骨干教师资助计划"资助项目(GG-15-71006-2877);陕西省教育厅专项基金资助项目(01JK076)

摘　　要：将遗传算法的全局搜索能力与小波神经网络的强拟合与容错能力相结合,构造了遗传小波神经网络。对模拟和极谱信号处理的结果表明:由于该网络使用遗传算法优化了神经网络的参数,从而避免了网络陷入局部最小和选择网络参数时的人工参与,能够有效地进行滤噪和数据压缩,使神经网络用于化学信号处理的智能化程度得以提高。Combined the global search ability of genetic algorithm with the great fitting capacity of neural network,a signal processing methods,genetic wavelet neural network,is proposed.Then the method is applied to the compression and denoising of the simulated and polargraphic signals.The experimental results show that the method is effective for the data compression and noise elimination.The improper selection of network parameters and local optimal solution which often occurs in the training process of WNN is a...

关 键 词：化学计量学 信号处理 小波变换 神经网络 遗传算法 

分 类 号：O657.1[理学—分析化学]