【摘 要】
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粒子群优化(PSO)算法与误差反向传播(BP)算法相结合训练神经网络(PSO-BP-NN),可以有效提高网络的泛化能力,但是面临的最大问题就是计算时间过长。为此,提出了基于图形处理单
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粒子群优化(PSO)算法与误差反向传播(BP)算法相结合训练神经网络(PSO-BP-NN),可以有效提高网络的泛化能力,但是面临的最大问题就是计算时间过长。为此,提出了基于图形处理单元(GPU)的并行加速解决方案,并基于该方法对波达方向(DOA)估计问题进行了建模。在算法执行过程中,利用粒子群神经网络(PSO-NN)粒子行为的可并行性和误差反向传播神经网络(BP-NN)样本训练的可并行性来减少神经网络(NN)的训练时间。在统一计算设备架构(CUDA)下对DOA估计进行了NN建模。数值计算结果表明,相对于CPU端串行PSO-BP-NN,GPU端并行PSO-BP-NN在收敛稳定性一致的前提下取得了65倍的计算加速比。
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