基于BP算法和遗传算法结合的自适应噪声抵消器

摘要

提出一种基于遗传算法优化BP网络结构的自适应噪声抵消器，BP算法是最典型的多层神经网络学习算法，它在局部搜索时比较成功．但由于BP网络大多采用沿梯度下降方向的搜索算法，因而不可避免地存在收敛速度慢，容易陷入局部极小点等问题。而遗传算法擅于全局搜索，鲁棒性很强，将采用遗传算法优化网络初始权值的方法，将两种算法相结合，做到优势互补。GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪比针对余弦信号提高了23db左右。