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基于自适应混合结构的快速收敛函数链接人工神经网络算法研究 被引量：2
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作者 李欢欢 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期180-186,共7页
在非线性主动噪声控制方法中,函数链接人工神经网络(FLANN)算法是最常用的算法之一。FLANN降噪量大,但是其收敛速度较慢。为解决该问题,通过一个自适应混合参数对BFXLMS算法和FLANN算法进行有效结合,提出了CBFLANN算法。在不降低FLANN... 在非线性主动噪声控制方法中,函数链接人工神经网络(FLANN)算法是最常用的算法之一。FLANN降噪量大,但是其收敛速度较慢。为解决该问题,通过一个自适应混合参数对BFXLMS算法和FLANN算法进行有效结合,提出了CBFLANN算法。在不降低FLANN降噪量的情况下,提高了其收敛速度,解决了FLANN算法无法同时实现快速收敛和低稳态误差的问题。多个仿真实验对提出的CBFLANN算法的降噪性能进行了验证,结果表明,CBFLANN同时拥有BFXLMS的收敛速度和FLANN的降噪量。该算法的提出可以为传统主动噪声控制算法难以同时兼顾收敛速度与稳态误差的问题提供解决方案,具有很强的实际应用价值。 展开更多
关键词 非线性主动噪声控制 函数链接人工神经网络(flann) 收敛速度 稳态误差
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