PSO改进算法研究及在神经网络与信号检测中的应用

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1、中山大学硕士学位论文PSO改进算法研究及在神经网络与信号检测中的应用姓名：陈浩武申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：李晓东20070508PSO改进算法研究及在神经网络与信号检测中的应用专业：检测技术与自动化装置硕士生：陈浩武指导教师：李晓东副教授摘要本文首先介绍了一种全局优化搜索新算法——粒子群优化算法(ParticleSwarmOpthnization简称Pso)，及一种传统的优化算法一共轭梯度算法(ConjugateGradientAlgorithm简称CGA)。然后对PSO算法进行改进，提出了两种PSO改进算法，一种是带共轭梯度算子的PSO改进算法(简称PSO改进算法

2、(】))，另一种是PSO算法与CGA的混合优化算法(简称PSO改进算法(2))。本文将这两种PSO改进算法应用于函数值优化及BP神经网络的权值训练，实例仿真结果表明：与基本PSO算法相比，PSO改进算法(1)和PSO改进算法(2)具有更好的全局优化性能，局部收敛精度和BP神经网络的权值学习能力。此外，为了进一步拓展PSO改进算法(2)的应用领域及在应用领域内同样具有良好的性能，本文将基于PSO改进算法(2)训l练的BP神经网络与离散粒子群算法(DPSo)相结合，应用于无线通信CD～IA多用户检测技术，取得了理想的效果，达到了优化的目的，为PSO算法在信号处理等应用领域的研究提供了一种新的思想和

3、方法。关键词：PSO算法CGAPSO改进算法BP神经网络CDMA多用户检测TheresearchofimprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithmandItsApplicationinBPneuralnetworkandsignaldetectionMajor：DetectionTechnologyandAutomationDeviceName：Hao-WuChenSupervisor：AssociateProfessor'Xiao-dongUABSTRACTInthispaper,weintroduceanewglobalopUmizationalgor

4、ithm—ParticleSwarmOp廿mizationAlgorithm(PSo)andanoriginalstandardalgorithm--ConjugateGradientAlgorithm(CGA)．Then，twoimpmvedPSOalgorithmsareproposedinthispaper．OneoftheimprovedPSOalgomhmsiscelledimprovedPSO(1)algorithm，thatisanitemofConjugateGradientcontrolisaddedtothetraditionalpositionupdaterule，ino

5、rdertoimprovetheperformanceoflocalspacessearchandincreasethespeedofconvergence．otherisanovelhybridPSO-CGAalgorithm，itiscelledimprovedPSO(2)algorithm，whichispresentedbyorganicallycombiningthePSOalgorithmandthetraditionalCGA．Moreover,thetwoimprovedPSOalgorithmsareappliedtothefunctionvalueoptimizationa

6、ndthetrainingoftheArtificialNeuralNetwork，theresultsofcomputersimulationindicatethattheimprovedPSO(1)algorithmandtheimprovedPSO(2)algorithmallcouldgetbetterperformancethanPSOalgorithm．Finally,tovalidatetheperformanceoftheimprovedPSO(2)algorithm，thisthesisinvestigatestheapplicationsofthemulti·-userde

7、tectionincode-divisionmultiple-accesscommunicationssystembasedontheimprovedPSO(2)algorithm．BPNeuralNetworkandtheDiscreteParticleSwarmAlgorithm(DPSO)，promisingopUmizedperformancesarealsoobtained．Theref