振动与冲击2021,Vol.40Issue(10) :180-186.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.10.023

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

Fast convergence FLANN algorithm based on an adaptive mixing structure

李欢欢
振动与冲击2021,Vol.40Issue(10) :180-186.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.10.023

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

Fast convergence FLANN algorithm based on an adaptive mixing structure

李欢欢1
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作者信息

  • 1. 牡丹江师范学院 图书馆,黑龙江牡丹江 157011
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摘要

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.

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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基金项目

牡丹江师范学院青年培育项目(1354MSYQN014)

牡丹江师范学院人文社会科学技术研究项目(YB2019015)

出版年

2021
振动与冲击
中国振动工程学会 上海交通大学 上海市振动工程学会

振动与冲击

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.898
ISSN:1000-3835
被引量2
参考文献量2
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