若干智能信號(hào)處理技術(shù)的研究及應(yīng)用.pdf

1、智能信號(hào)處理技術(shù)涉及到信息科學(xué)的多個(gè)領(lǐng)域，是現(xiàn)代信號(hào)處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)理論、進(jìn)化計(jì)算，包括人工智能等理論和方法的綜合應(yīng)用，近年已經(jīng)成為信息科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。其中進(jìn)化計(jì)算作為智能信號(hào)處理技術(shù)的一個(gè)重要分支，近些年來(lái)成為一個(gè)引人注目的發(fā)展方向。 在進(jìn)化計(jì)算的研究中，以粒子群算法、人工魚(yú)群算法為代表群智能算法和新近提出的量子進(jìn)化算法，以其優(yōu)良的優(yōu)化性能，已經(jīng)成為眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。但是由于這三種算法提出的時(shí)間比較短，所

2、以有很多的問(wèn)題有待解決。提高它們解決離散優(yōu)化問(wèn)題的能力就是一個(gè)值得研究的方向 在分析了二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法和量子進(jìn)化算法的優(yōu)缺點(diǎn)之后，受混合優(yōu)化算法思想的啟發(fā)，將量子進(jìn)化算法和粒子群算法的思想相互結(jié)合，提出了嵌入式量子進(jìn)化算法(PSEQEA)和量子二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法(QBPSO)，用來(lái)分別提高了QEA和PSO的優(yōu)化性能。將新的算法應(yīng)用到背包問(wèn)題，連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題和多用戶(hù)檢測(cè)問(wèn)題中，仿真結(jié)果表明，新的算法與QEA和PSO相比不僅