基于遺傳算法的BP神經網絡在數字濾波器中的應用研究.pdf

1、濾波器技術的發(fā)展到現在已有八十多年的歷史，并且已經發(fā)展成為了一種相當完善的信號處理技術。目前人們針對所存在的實際系統(tǒng)的問題，應用各種先進的優(yōu)化算法對經典濾波器進行的優(yōu)化設計成為研究的重點，并取得了很多成果。目前國內對于遺傳算法優(yōu)化神經網絡的研究和分別用二者設計數字濾波器的研究都取得了很多成果，而且鑒于二者相結合所具有的優(yōu)點，使得它們在數字濾波器設計中的應用具有很好的研究前景，從而改善以往濾波技術，特別是經典濾波器設計中存在的一些問題。

2、 本文正是在分析了BP神經網絡和遺傳算法各自在優(yōu)化計算中的優(yōu)缺點之后，提出了一種基于遺傳算法的BP神經網絡算法。該算法分別利用了它們局部和全局尋優(yōu)能力的特點，并利用遺傳算法去優(yōu)化BP神經網絡的權值，綜合為一種新的優(yōu)化算法。并將該算法用于數字濾波器的優(yōu)化設計中進行驗證。 FIR數字濾波器和IIR數字濾波器廣泛應用于信號處理中，它們的設計實際上就是一種函數逼近的優(yōu)化設計。使用本文提出的基于遺傳算法的BP神經網絡算法設計了幾種低