若干智能信號處理技術(shù)的研究及應(yīng)用.pdf

1、智能信號處理技術(shù)涉及到信息科學(xué)的多個領(lǐng)域，是現(xiàn)代信號處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)理論、進化計算，包括人工智能等理論和方法的綜合應(yīng)用，近年已經(jīng)成為信息科學(xué)領(lǐng)域的一個研究熱點。其中進化計算作為智能信號處理技術(shù)的一個重要分支，近些年來成為一個引人注目的發(fā)展方向。 在進化計算的研究中，以粒子群算法、人工魚群算法為代表群智能算法和新近提出的量子進化算法，以其優(yōu)良的優(yōu)化性能，已經(jīng)成為眾多學(xué)者研究的熱點。但是由于這三種算法提出的時間比較短，所

2、以有很多的問題有待解決。提高它們解決離散優(yōu)化問題的能力就是一個值得研究的方向 在分析了二進制粒子群優(yōu)化算法和量子進化算法的優(yōu)缺點之后，受混合優(yōu)化算法思想的啟發(fā)，將量子進化算法和粒子群算法的思想相互結(jié)合，提出了嵌入式量子進化算法(PSEQEA)和量子二進制粒子群優(yōu)化算法(QBPSO)，用來分別提高了QEA和PSO的優(yōu)化性能。將新的算法應(yīng)用到背包問題，連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題和多用戶檢測問題中，仿真結(jié)果表明，新的算法與QEA和PSO相比不僅