【摘 要】
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为了改善小波神经网络（WNN）存在收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,将WNN和遗传算法（GA）相结合,提出一种基于遗传小波网络（GA—WNN）的多模噪声中确定信号的滤噪方法。由于该方法
【机 构】
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昌吉学院物理系,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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昌吉学院科研基金资助项目（2011YJYB004）
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为了改善小波神经网络（WNN）存在收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,将WNN和遗传算法（GA）相结合,提出一种基于遗传小波网络（GA—WNN）的多模噪声中确定信号的滤噪方法。由于该方法融合了WNN良好的时频局部分析能力和GA自适应全局快速寻优的特点,因此,GA—WNN不仅克服了WNN存在的不足,而且可以使WNN参数最优化,从而进一步提高WNN的滤噪性能。仿真表明,在多模噪声背景下,GA—WNN能有效地从含噪信号中提取确定信号,并比传统的WNN滤噪效果好。
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