【摘 要】
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由于混沌信号具有随机性和不确定性,因此对混沌信号的预测就变得非常的困难。遗传算法(GA)与径向基函数(RBF)神经网络的结合,为解决这一问题提出了有效的解决方案。GA是一种
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由于混沌信号具有随机性和不确定性,因此对混沌信号的预测就变得非常的困难。遗传算法(GA)与径向基函数(RBF)神经网络的结合,为解决这一问题提出了有效的解决方案。GA是一种全局并行随机搜索的方法,且具有很强的鲁棒性。RBF神经网络是三层的前馈网络,由于它仅有一个隐含层,所以能以任意的精度逼近任意的函数。由于常规的GA只能在短时期内进行搜索,具有早熟收敛的缺点,因此本文提出了一种混合递阶的遗传算法,来训练和优化RBF网络的结构和参数,并采用自适应函数来调整交叉概率和变异概率。将改进的遗传算法训练的RBF神经网络应用于信号检测,建立了一种混沌背景下改进的RBF神经网络的检测器。最后,通过Matlab仿真验证了该方法在信号提取和检测方面的有效性。
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