| 基于蚁群BP神经网络的汽车排气噪声有源控制 |
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| 引用本文： | 张丽娟,徐兆坤.基于蚁群BP神经网络的汽车排气噪声有源控制[J].电声技术,2015,39(2). |
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| 作者姓名： | 张丽娟 徐兆坤 |
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| 作者单位： | 上海工程技术大学汽车工程学院,上海,201620 |
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| 摘 要： | BP算法容易陷入局部极小值,对初值设置敏感,以及学习速度慢等缺陷,而蚁群算法具有全局寻优、正反馈以及分布式计算等特点,提出一种蚁群BP神经网络混合训练方法(AMMAS-BP).采用自适应最大-最小蚁群算法(AMMAS),对BP网络的权值参数进行全局训练,再使用BP算法对其进行局部学习.建立基于AMMAS-BP算法的汽车排气噪声有源控制系统的仿真模型.仿真结果表明,该方法改善了BP算法的收敛速度和收敛精度,提高了控制系统的降噪效果.
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| 关 键 词： | 蚁群算法 自适应最大-最小蚁群系统 BP算法 噪声有源控制 |
Active Noise Control of Engine Exhaust Based on AMMAS-BP Algorithm |
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| ZHANG Lijuan,XU Zhaokun.Active Noise Control of Engine Exhaust Based on AMMAS-BP Algorithm[J].Audio Engineering,2015,39(2). |
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| Authors: | ZHANG Lijuan XU Zhaokun |
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