【matlab】基于BP算法和遗传算法的自适应噪声抵消器

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。 从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。 计算机论文www.lunwendingzhi.com； 机械毕业论文www.lunwenwanjia.com 在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。 作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。 管理毕业论文网www.yifanglunwen.com； 音乐毕业论文www.xyclww.com； 英语毕业论文www.lanrenbanjia.com； 学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；并行搜索，搜索效率高；搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。 <WP=66>BP-GA混合算法的方法出发点为： 经济论文www.youzhiessay.com 教育论文www.hudonglunwen.com； 医学论文网www.kuailelunwen.com； （1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；（2）用遗传算法作实现优化搜索；（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；（3）训练神经网络；（4）采用遗传算法进行结构寻优；（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。若满足要求，计算结束；若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。 通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小， 会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。一般取种群数目为20～100；交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。 由仿真结果得知，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<WP=67>的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪比针对傅立叶信号提高了16db左右,针对余弦信号提高了23db左右。三、结论用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，通过分别使用单一的BP算法和混合算法作比较发现遗传算法具有很强的处理能力和优化能力，用它优化BP神经网络的权值，与原有单一的BP算法相比，可以节省大量的学习和计算时间，而且提高了信噪比。

粒子群优化算法及其在SAT问题matlab源码

组合优化问题一直是科学研究领域中的一个重要问题。目前解决组合优化问题的方法可以分为两类。Non-Population based 方法和Population based 方法。本文主要讨论属于Population based 方法的粒子群优化算法(PSO).粒子群优化算法由Dr.Eberhart 和Dr.Kenney 于1995年提出,它是受到鸟群或者鱼群的社会行为的启发而形成的一种基于种群的随机优化技术。粒子群优化算法属于进化算法，具有进化计算的基本特征。例如这个系统也是最初被初始化成为随机解的集合，然后通过更新后代并用迭代的方式来实现搜索最优解。然而，不同于进化算法的是，粒子群优化算法中的每个粒子都是待求问题的一个可能解，它跟随最优粒子在问题空间中飞行。每个粒子记录它所找到的最好值以及相应的坐标，这个值记做Pbest, 同时每个粒子还记录该群内所有粒子所找到的最好值以及相应的坐标，记做Gbest.。在每一次的迭代中，需要改变每个粒子飞向Pbest,和飞向Gbest的速度，然后还要通过分别乘以为Pbest和Gbest而生成的两个不同的随机数来平衡这种改变。本文在综述了PSO算法及其发展过程的基础上，还提出了一种通过引入局部搜索来提高粒子本身搜索能力的方法。现有的对于PSO的改进，无论是动态邻域的PSO算法还是2.6节所介绍DPSO，都强调加强粒子之间的信息共享，或者说是加强群的搜索能力，但是，人们并没有对粒子本身的搜索能力给以足够的重视。如果能够提高粒子本身的搜索能力，使粒子能够发现一定范围的最优解，那么就可以改变粒子的飞行轨迹，从而尽快找到最优解。所以在每次迭代的过程中，让每个粒子以随机步长执行一次局部搜索，这里局部搜索采用最速下降法，并把局部搜索中找到的最好值记做Lbest，然后使粒子在Lbest,Pbest,Gbest的共同作用下更新。其中Lbest的作用放在更新公式的第一部分。实验证明，对于标准的优化函数，当迭代次数为1000时，效果与标准PSO相似，但是当迭代次数达到1500时，该算法解的精度高于标准PSO算法，具有一定的实用价值。因为PSO算法最初被提出用来解决连续域上的优化问题，所以他在离散问题上的应用仍然十分有限。本文中提出了一种处理离散问题的PSO算法，主要针对SAT问题提出了一种BPSO（Binary Particle Swarm Optimization）算法。对于SAT问题，问题域是{0，1}n ,那么粒子的位置只能是0，1串，而且粒子的速度向量也只能是0或者1，这些都是离散量，所以引入概率的概念，通过轮盘赌的方法来控制粒子的位置以及粒子的飞行速率。 由于SAT问题是一种典型的多模式问题，也就是说一个SAT问题一般会有有多个解，正如前文所说，PSO算法并不适合解决多模式问题，所以为了使BPSO能够求解多模式问题，按下面的方式修改BPSO：当BPSO中某个粒子找到一个可满足的时候，把那个粒子从群中隔离，然后随机生成一个粒子替代原来的粒子，然后继续迭代。 这个算法的难点在于它的参数选<WP=52>择尤其是轮盘赌中的概率值的选取。通过实验，可以看到该算法处理小规模的SAT问题非常有效，平均每次可以找到1.9个解，这是现有的求解SAT问题得算法所不能做到的。但是应用BPSO求解大规模SAT问题效果还不理想，还有待于进一步研究。 管理毕业论文网www.yifanglunwen.com 音乐毕业论文www.xyclww.com 同时本文还讨论了如何使用PSO求解多目标规划问题。与传统的多目标规划算法相比，使用PSO算法不用进行复杂的求导运算，计算量小；而且也不需要按照某一标准组合多个目标，尽管这个标准很可能不满足实际需要；最重要的，使用PSO算法一次可以找到多个Pareto解，让用户自己选择适当的解。 医学论文网www.kuailelunwen.com；专业的医学论文网 英语毕业论文www.lanrenbanjia.com；商务英语论文 计算机论文www.lunwendingzhi.com java论文 机械毕业论文www.lunwenwanjia.com 本文综述了目前几种比较著名的使用PSO解决多目标规划问题的算法，比如6.3中介绍使用交配池的MOPSO算法，6.4种介绍的动态邻域的MOPSO算法等。但是对于多维多目标规划问题，使用PSO求解还存在一定困难，本文也将它留作开放问题。 总的来说，本文的具体工作在于：全面而具体的讨论了PSO算法的出现以及发展。在PSO算法中引入了局部搜索，在达到足够迭代次数的情况下，一定程度上改善了算法的执行效果。提出了一种BPSO算法，用来处理离散问题，尤其是SAT问题，该算法对于小规模问题十分有效。 经济论文www.youzhiessay.com 教育论文www.hudonglunwen.com 本文具体的讨论了MOPSO算法，并对处理多维问题提出了一些建议。本文还对以后的研究领域做了初步的展望，PSO处理离散问题，和处理多维的MO问题仍然有很大的研究潜力。

VB教程：组合框控件的设计与实现

随着计算机技术和网络技术的高速发展以及形式多样、数量庞大的数字化教学资源的出现,网络辅助教学得到越来越广泛的应用。如何有效的开展网络辅助教学活动逐渐成为高校教育信息化建设所关注的重要课题,网络辅助教学平台的建设已成为解决这一课题的基础和关键。本文针对当前高校程序设计类课程传统教学模式的弊端,以建构主义学习理论、自主学习理论等学习理论作为理论基础,以教学系统设计理论和软件工程理论作为理论支撑,根据本校《Visual Basic程序设计》课程(以下简称VB)的教学实际情况,确定了《VB程序设计》网络辅助教学平台的指导思想和系统框架 在对已有的VB案例程序和试题进行整理归类的基础上,开发出了一批新的案例程序,搜集、整理、建立起了按知识点划分的较完整的试题库,通过重组、整理、收集和开发等手段建立起了较完整的《VB程序设计》网络辅助教学平台的资源库,最终开发出了 《VB程序设计》网络辅助教学平台并投入使用;在设计理念上提出了案例程序──任务驱动教学法,并在教学过程中得到了检验,取得了良好的教学效果。论文首先介绍了设计和开发网络辅助教学平台的理论基础以及相关技术,并在理论的指导下对《VB程序设计》课程进行网络环境下的教学系统设计,利用ASP.NET2.0技术和VisualStudio.NET 2008作为开发环境,用Microsoft SQL Server 2000做后台数据库 构建了基于B/S模式的网络辅助教学平台并投入应用,以期弥补传统教学模式的不足,充分利用各种教学资源,调动学生的学习积极性,优化课堂教学。 文中还对开发网络辅助教学平台的必要性进行了分析和论述,对平台设计进行详细的需求分析,提出总体设计方案,对平台关键模块的实现过程进行了描述和分析,开发、整理和完善教学资源库,完成平台测试和应用工作,并通过实践应用对网络辅助教学平台进行分析、评价和反思 以验证所构建的平台在教学中的实际效果,从而证明所构建的基于B/S模式的网络辅助教学平台的实用性,最终实现为学校教学和自治区精品课程提供一套切实可行的网络教学平台,具有一定的现实意义和实践意义。

双聚类算法毕业设计的求解过程与结果【matlab软件】

双聚类算法是近年来提出的一种新的聚类方法,这种算法从思想上有别于传统的聚类算法,它主要强调在聚类时基因和条件聚类的同时性。 由于它具有诸多特性,它一出现就引起了各国科学研究学者的注意,并很快成为聚类领域的一个研究热点。其中Cheng and Church 算法又是其中最重要一种算法,其它算法都是从该算法演化而来。 本文在分析Cheng and Church 算法的基础上,对该算法进行了具体的实现。 同时对原算法第二阶段扩展空间过程进行了改进。改进后,在运行时间增加不多的条件下,试验的效果有了明显的提高。 本文的另一项工作是对于双聚类算法的两个重要参数进行了初步的讨论,并对如何手工设定该参数给出了具体的建议。 最后本文使用了业界两个公认的数据集进行了实际测试,并与文献的实验效果进行了对比,结果表明,改进后的算法在时间消耗增加不多的情况下,聚类结果的质量有了较大的提高,挖掘出的表达模式更好,数据具有更强的波动一致性。 管理毕业论文网www.yifanglunwen.com 音乐毕业论文www.xyclww.com；经济论文www.youzhiessay.com 英语毕业论文www.vipvo.com教育论文www.hudonglunwen.com；医学论文网www.kuailelunwen.com；

matlab源码：人工神经网络算法求解

汽车安全气囊作为一种被动安全装置,由于使用方便、效果显著、造价不高,所以得到迅速的发展和普及。 为了进一步提高汽车安全气囊的可靠性和准确性,对其控制系统的点火控制理论研究显得尤为重要。本文在对几种常用的安全气囊点火控制算法进行比较分析的基础上提出一种基于人工神经网络的新型点火控制算法,并对其可靠性进行了仿真和试验验证。 本文首先对气囊的电子控制系统的设计要点进行了研究,指出气囊的点火控制算法的设计是安全气囊电子控制系统的关键技术。 通过分析气囊的点火控制理论,总结出了气囊的点火控制的两个关键因素:气囊的点火条件和目标点火时刻,并以此作为评价点火控制算法好坏的准则。 本文重点介绍了几种常用的安全气囊点火控制算法,并借助实际的汽车碰撞曲线对这些算法进行了比较分析,发现现有的算法通常只采用上述评价准则的一个指标值与预先设定的阀值比较来确定气囊是否点火和何时点火。 在某些碰撞条件下难免会出现点火不准确的现象。本文首次提出同时利用两个评价指标,分别对气囊的点火条件和点火时刻进行控制,先通过其中一个指标值判断是否需要引爆气囊,若需要引爆,再通过另一个指标值来确定点火时刻,这样可以有效地避免上述情况的发生。以此为理论基础,本文提出了一种新型的气囊点火控制算法。 该算法是基于人工神经网络的,采用BP算法的网络结构,通过指示汽车的碰撞强度的指标和预测到的乘员头部位移量这两个指标值来分别决定气囊的点火条件和点火时刻,从而达到准确控制气囊点火的目的。 论文采用台车试验和计算机模拟相结合的方法获取了大量的碰撞曲线,利用这些曲线实现了对算法的人工神经网络模型的训练。最后对该算法的可靠性进行了检验。结果表明,本文提出的点火控制算法对气囊的点火控制是准确有效的。这对提高汽车安全气囊的可靠性有着重要意义。 更多论文： 教育论文www.hudonglunwen.com；医学论文网www.kuailelunwen.com；英语毕业论文www.vipvo.com管理毕业论文网www.yifanglunwen.com；音乐毕业论文www.xyclww.com；经济论文www.youzhiessay.com

Gauss算法论文在matlab中的应用源码

本文是采用MATLAB仿真计算平台对人口预测的应用问题所进行的一些研究,其研究工作基础与研究背景源自本人承担的2010年浙江省教育厅科研课题项目《基于MATLAB仿真预测模型及犯罪数量实测研究》的前期工作、2009年浙江警官职业学院科研课题项目《基于MATLAB曲线拟合分析研究》与《基于MATLAB人口预测分析研究》以及多年来从事《数学实验》的教学工作。相关的研究成果已发表于吉林师范大学学报(自然科学版,2010年5月)及微计算机信息学报(2010年8月)本论文的研究成果主要包括：采用MATLAB软件仿真实测出近期人口预测模型： 以MATLAB仿真计算平台,以中国1990-2008年历年人口统计资料为数据环境,仿真实测出了适于近期人口预测的简洁高效的多项式模型与傅立叶级数模型。依照预测时间的不同,从多个角度探讨了近期预测模型的准确度,进而得到了具有较高准确度的近期人口预测模型。改进了传统LOGISTIC人口预测模型的相关参数：以往传统的中远期人口预测模型多引自于荷兰学者Verhaus提出的LOGISTIC模型,其数理上的人口总量并非一个无限增长的数学过程,内含的人口阻滞作用将使人口达到饱和而最终趋于常量,但人口预测的准确度取决于如何选取模型及待定参数。 为解决这个问题,本文采用MATLAB仿真计算平台进行了实测分析与研究,对LOGISTIC人口预测模型进行了泛化式改进,www.bolelib.com/post/29.html获得了与其它文献不同的人口环境容纳量。由本文完成的MATLAB仿真实验表明,改进后的LOGISTIC人口预测模型准确度明显提高,预测的平均相对误差由4.485%降低为0.606%,对LOGISTIC模型预测值再次修正后,预测的最大相对误差由1.30%降低为0.38%,其精度较好满足中远期人口预测的要求。 依所建立的LESLIE模型编程实测而获取了人口结构的重要数据：以66岁及以上为老年人口这个新的界定标准,得出了50年间各年龄段的人口数量,并进一步修正了LESLIE模型的预测误差,提高了近期人口预测的准确度。本文编程实测所获取的人口结构数据表明,未来50年中国人口扶养比攀升加快,仅基于2001年8.11%的中国人口扶养比进行预测,中国人口扶养比在2042年将增至32.06%,可能提前显现发达国家的人口结构,将给人均资源匮乏的中国社会造成沉重的负担。

matlab中液晶显示模拟及分析源代码下载

液晶显示器由于具有高清晰度、低功耗、零辐射、长寿命、体积小等特点已经成为显示器件的主流,主要的液晶显示技术有ECB、TN、IPS及MVA等。MVA模式液晶显示技术由于具有高对比度、宽视角以及快速响应等特点,已经成为大尺寸液晶显示器的主流技术。 但是在MVA模式液晶显示器件中需要在电极基板上制作一些凸起以及氧化铟锡的细缝结构,这些凸起和细缝结构的制作极为复杂而且成本很高,并且这些凸起和细缝的对位十分困难,大大地降低了产品的良率。 为此,如何避免制作这些凸起结构已经成为许多科研工作者的研究重点。AIFF MVA模式液晶显示技术在制作过程中避免了制作普通MVA模式中需要的复杂且昂贵的凸起结构 而是利用像素边缘之间产生的边缘电场效应来实现对内部液晶分子的控制,这样极大地节约了制作成本且极大地提高了产品的良率,而且AIFF MVA模式的视角特性,亮度以及对比度都比传统MVA技术有所改善。但是在AIFF MVA模式液晶盒中会出现黑纹,www.bolelib.com/post/35.html劳动合同论文。这使得AIFF MVA模式功耗难以降低,限制了AIFF MVA模式液晶显示的进一步发展。 本文首先介绍了液晶显示的理论基础及计算机模拟的算法；接下来用MATLAB软件模拟了ECB和TN模式液晶显示的电光特性,并且所得到的液晶盒内液晶分子的指向矢分布和液晶盒的V-T曲线与实际情况下这两种液晶盒的指向矢分布以及V-T曲线符合地很好； 然后模拟了AIFF MVA模式液晶显示的电光特性,分析了像素电极尺寸大小和像素间间隔尺寸大小对液晶盒边缘黑纹形成的影响,最后综合黑纹的改善和整体透过率,提出了AIFF MVA像素电极的优化设计思想,并且将AIFF MVA的模拟结果与实际实验相对照,验证了计算机理论模拟的可靠性。

物流传输系统优化论文的matlab仿真源码

当前,医院内部物流管理备受重视,医用气动物流传输系统则在此方面提供了巨大的支持作用。 该系统具备极佳的使用现状和良好的发展前景。阐述物流和医疗的重要性,突出作为两者结合体的医院物流价值。查阅文献重点探究医院内部物流,分析需求特点,证明需求的物流系统所具有的特殊性。法律论文www.bolelib.com，介绍多种目前医院所采用的物流传输系统。重点介绍作为医用气动物流传输系统的组成方式和工作原理。 对气动物流传输系统的运行过程进行提取和抽象,将其模型化。结合抽象后的运行状态,选取与其相似的问题模型作为研究的数学模型。分析了问题模型的原理与数学描述。 选用遗传算法对该模型进行求解。研究遗传算法的原理。通过分析其求解过程,得出其适用于解决目标模型的结论。利用MATLAB软件解决问题。 在解决基本算法问题的基础上进一步优化程序,编写出具备泛用性质而且友好的图形用户界面程序。具有实际意义,可为管理者进行决策提供辅助。 创新使用MATLAB数学工具代码编写和GUI设计来解决二次指派问题。能够借助气动物流传输系统统计带来的科室物理距离和科室间物流量,进行调整和优化,对医院科室布局改善起到有效的作用。为医院内部物流进一步提高工作运行效率创造了良好的条件。

粒子群函数论文中产生随机数的matlab代码

本文主要介绍了近些年来新提出的用于函数优化的算法,粒子群算法。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是由Dr,Eberhart和Dr.Kenney与1995年提出的。 其基本思想源于对鸟群捕食行为的研究并受到启发而形成的一种基于群智能的随机优化技术。该算法有着个体数目少﹑计算简单﹑鲁棒性好等优点。算法的核心公式中所需要调整的参数不多。这种方法有比较好的收敛速度,是一种不错的优化工具。 本文提出了一种改进的PSO算法,具体信息在音乐论文www.xyclww.com/post/30.html在算法中重新定义最优粒子并且采用适应度定标缩放粒子适应度值来控制粒子选作最优粒子的概率。从仿真结果看出改进方法的优化精度比较好。 另外此改进发法还可以和其他改进方法混合使用,可以得到不错的效果。本文还提出了用粒子群算法求解迷宫问题,实现了问题到算法的建模,并对一些迷宫特点提出了改进方法。

毕业论文中常用的几种椭圆函数处理matlab源码

本文主要研究Rn中三个平行耦合波方程的精确能控性和一类在有界区域Rn(n≥2) 上带有部分Neumann控制和同位观测的双曲型方程的适定正则性.证明了由该双曲型方程描述的系统不仅在D.Salamon意义下适定的,而且在G.Weiss意义下是正则的,并且证明相关的直接反馈算子为0.本文证明了Rn中三个平行耦合波方程的精确能控性和一类带有Neumann边界控制和观测的双曲型偏微分方程描述的系统的适定性和正则性.论文安排如下. 在第一章,简述了关于无穷维线性系统的精确能控性、适定性和正则性的研究进展,并且列出了本文的预备知识.在第二章,证明Rn中三个平行耦合波方程的精确能控性.在第三章,证明www.xYclWw.com 一类带有Neumann边界控制和观测的双曲型偏微分方程描述的系统的适定性和正则性.