人工神经网络结合遗传算法在建模和优化中的应用

用MATLAB构造了人工神经网络和遗传算法程序。人工神经网络用来建立数据样本间的函数关系，而遗传算法用来求解由该函数作为目标函数的优化问题。最后用一个实例对所编程序进行了测试，结果是令人满意的。     

Gause竞争型协同进化算法在FNN中的应用

自从60年代J.霍兰提出遗传算法以来,模拟进化算法得到了很大的发展和应用。协同进化算法是针对遗传算法的不足提出,还处于研究初步阶段。该文在竞争型协同进化的基础上,借鉴生态学中物种竞争模型,提出了基于Gause竞争方程的竞争型协同进化算法,并将该算法应用于模糊神经系统的辨识问题上。实验证明,该算法比标准遗传算法、典型竞争型协同进化算法和BP学习算法具有更好的全局收敛性和更快的收敛速度,在一定程度上解决了标准遗传算法的不足。     

一种人工神经网络算法在汽车防撞雷达中的应用

将人工神经网络的方法用于汽车防撞雷达中的信号处理,该方法基于自相关矩阵分解,通过对Hopfield神经网络能量函数变换,将分解问题转化为一个简单的迭代问题来求解。该方法可用来替代传统的FFT方法,以实现对目标距离的超分辨提取。通过计算机仿真和硬件系统的实际测试研究了它的性能,并与AR算法、MUSIC算法进行了比较,结果表明该方法具有更好的信噪比和分辨性能。