本文主要探讨了在高维非凸代价函数下神经网络盲均衡算法所面临的问题，以及如何通过一种部分精英策略并行遗传优化的方法来改进这些问题。神经网络盲均衡是一种用于信号处理的技术，尤其在通信领域中，用于改善信号经过信道传输后因失真导致的性能下降。
传统的神经网络盲均衡算法在高维度和非凸代价函数环境下，可能会遇到收敛速度慢和容易陷入局部最小值的困境。这两个问题都会影响到算法的效率和最终的均衡效果。为了解决这些问题，文章提出了一个基于群体并行遗传优化的神经网络方法。
该方法依据神经网络的拓扑结构进行个体编码，将控制码和权重系数码结合，从而实现对网络拓扑结构和权重的同时优化。这种编码方式可以更全面地考虑网络的复杂性，提高优化的效率和精度。
在优化迭代过程中，文章采用了适应度排序分组的策略。通过个体的适应度值，将个体分为不同的群体，这样可以在不同遗传算子条件下融合遗传算法的优势，避免单一遗传策略的局限性。这种策略有助于在全局范围内探索解空间，提高搜索的多样性。
此外，引入的部分精英策略是关键的改进。部分精英策略允许一部分表现优秀的个体在进化过程中得以保留，防止最优个体过早占据进化过程导致的早熟现象。早熟是指在优化早期，算法就过早地收敛到局部最优，而忽略了其他可能更好的解决方案。通过保持一定比例的精英个体，可以维持种群的多样性，延长算法的探索阶段，从而提高全局收敛性能。
在非线性信道条件下的仿真结果显示，这种方法相比于传统方法具有更好的收敛性能。这表明部分精英策略并行遗传优化的神经网络盲均衡方法在应对复杂环境和高难度优化问题时，能够提供更优的解决方案。
总结来说，这篇文章提出的部分精英策略并行遗传优化神经网络盲均衡方法，通过创新的编码方式、适应度分组和部分精英策略，有效地解决了传统算法在高维非凸问题中的不足，提高了神经网络盲均衡的收敛速度和全局寻优能力。这对于通信领域的信号处理和机器学习中的数据建模有着重要的理论与实践意义。
