基于反向阴阳对的BP神经网络及其在通信信号调制识别中的应用

摘要

为了提高BP神经网络在低信噪比时对通信信号调制样式识别的准确率,提出了一种优化BP神经网络权值的新算法——反向阴阳对优化算法。反向阴阳对算法将阴阳对优化算法的原理与反向学习策略相融合,增强了阴阳对优化算法的探索开发能力。测试函数仿真结果表明,反向学习阴阳对算法的探索开发能力更强,收敛速度更快,求解精度更高。反向学习阴阳对优化BP神经网络的仿真结果表明,反向阴阳对优化算法整体提高了BP神经网络的求解精度,与BP神经网络调制识别算法相比,对通信信号调制样式识别的正确率平均提高了7.5%。