论文部分内容阅读
近年来,越来越多的研究人员将人工神经网络(ANN)引入有源噪声控制(ANC),用人工神经网络替代传统的自适应滤波器,解决了噪声出现非线性时控制效果不佳的缺陷。但应用最广的BP神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺点。本文将鲁棒性强,能搜索到全局最优解的遗传算法(GA)与BP神经网络相结合用于ANC,能改善BP神经网络自身的不足。最后在matlab上进行了仿真分析,结果表明该方法具有很高的实用价值。