基于协同进化微粒群算法的神经网络自适应噪声消除系统  

Adaptive Neural Network Noise Conceller Based on Cooperative Particle Swarm Optimization

作　　者：王俊年[1] 申群太[1] 沈洪远[1] 年晓红[1] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第13期20-23,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:60474029);湖南省教育厅科研资助项目(编号:03C499)

摘　　要：在分析前向神经网络结构的基础上,定义了一个与随机数对应的布尔向量,实现了前向神经网络的网络结构与权值联合编码;将网络结构参数作为协同进化微粒群算法子群的划分标志,构造了一种用于神经网络进化设计的协同进化微粒群算法,实现了神经网络的结构和权值协同自适应进化设计,应用于神经网络噪声消除系统,取得了比较好的效果。Based on the analysis of neural network's structure,we define a boolean vector which corresponding a random variable to make the associated coding of neural network's structure and weight.By this means,the neural network's structure parameter can be a sign to split the particl swarm to form subswarm of cooperative PSO,and the cooperative evolution of neural netwark's structure and weight parameters is processed automatically.We use these means to adaptive neural network noise conceller and abtain a good result.

关 键 词：自适应噪声消除 微粒群算法 协同进化 神经网络结构 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]