文档介绍：上海交通大学工程硕士学位论文摘要
基于免疫机制的神经网络及其应用研究
摘要
智能信息处理是模仿生物处理模式以获得智能信息处理功能的理
论。其中,人工神经网络( ANN)模型是在现代脑科学对人脑神经元系
统的认识和了解的基础上提出来的,它通过大量神经元的连接,采用自
学习、自组织和非线性动力学所形成的并行分布方式来处理信息。人工
免疫系统(AIS)是在借鉴生物免疫系统的相关机制的基础上建立起来
的信息处理系统。近年来,人工免疫系统发展迅速,已经成为智能信息
处理领域继模糊逻辑、神经网络、进化算法之后的又一个研究热点。本
文讨论了免疫优化算法和径向基函数(RBF)神经网络的实现原理和特
点,并将采用免疫优化算法训练的 RBF 网络应用于雷达信号综合分选
问题之中,取得了优良的效果。本文的主要工作可以概括如下:
(一) 免疫优化算法是人工免疫系统的一个重要分支,它借鉴生
物免疫系统的进化机制,结合标准进化算法的框架结构,为随机搜索提
供了新的方法。本文研究了基于不同免疫学借鉴而提出的多种免疫优化
算法,并以 TSP 问题为例比较了几种常用的免疫优化算法的性能,验证
了免疫优化算法对进化算法的性能改进。
(二) 雷达信号综合分选是雷达侦察接收系统的基本信号处理
过程。只有在信号分选的基础上,才能有效地对雷达类型和威胁的性质
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上海交通大学工程硕士学位论文摘要
加以识别。本文将基于免疫优化算法训练的 RBF 网络应用于雷达信号
综合分选系统,并通过在复杂雷达信号环境下的仿真实验证明了这种
RBF 网络信号分选系统的有效性。
(三) OFDM 信道估计是无线通讯中一项关键技术,信道估计的
优良直接影响到通讯的质量。本文将 OFDM 信道估计问题等效为对信
道的传递函数进行估计,利用 RBF 网络实现了信道估计。在 RBF 网络
估计器的训练中,采用结合新型人工免疫算法确定 RBF 网络的隐层参
数,能够使网络参数趋于全局最优, 基于免疫机制的 RBF 网络有效提高
了网络训练精度,改善进化训练算法的未成熟收敛问题。对 WSSUS 假
设下的六束瑞利衰落信道估计的实验表明,这种基于人工免疫的 RBF
网络模型达到了较高的估计准确率。
关键词:人工免疫系统,免疫优化算法,神经网络,径向基函数神
经网络,雷达信号综合分选,,信道估计
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上海交通大学工程硕士学位论文 ABSTRACT
RSEARCH ON THE APPLICATIONS OF WORK
BASED ON IMMUNE ALGORITHM
ABSTRACT
Intelligent signal processing is concerned with simulating biological
processing methods to acquire intelligent information processing functions.
Artificial works (ANNs) are based on the recognition of human
brain works by modern neurobiology. Through inter-connection
of massive neuron collection, ANNs process information in a parallel way
which is derived from their self-learning, anization and nonlinear
dynamics. Artificial immune systems (AIS) are information processing
systems based on the metaphor of relevant mechanisms in natural immune
systems. In recent years, AIS has developed very quickly, and has e
anther active research branch in intelligent signal processing area. In this
paper immune optimization algorithm and radial basis function(RBF) neural
network are discussed; further