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本文設計了一種基于自適應模糊神經網絡的變步長LMS算法，該算法采用了一種新的模糊控制規則，按照該規則改變LMS算法的步長。文章最后給出了非線性噪聲抵消的仿真結果。
關鍵詞: LMS ；模糊神經網絡 ；噪聲抵消
LMS算法作為一種梯度自適應濾波算法，由于其簡單性和高效，在線性濾波中得到了廣泛的應用[]1。圍繞著提高收斂速度和減少穩態誤差，許多學者對其作了大量的研究工作，并提出了若干變步長的LMS算法[]。各種變步長LMS算法試圖在收斂速度和穩態誤差中找到一個折衷點。然而，LMS算法作為一種線性濾波算法，對于非線性應用，在這兩方面很難得到滿意的結果。[][]234模糊神經網絡是近年來發展起來的一種非線性控制技術，是自適應模糊邏輯系統與神經網絡相結合的產物，各種非線性控制問題都有應用。自適應模糊邏輯系統是建立在模糊集合論的基礎上，依靠數據信息對模糊邏輯系統的參數進行學習調整的智能系統。神經網絡具有自適應自學習的功能。模糊神經網絡結合兩者的優點，具有以任意精度逼近任何線性或非線性函數的功能，且收斂速度快、誤差小、所需訓練樣本少。因此，該理論經過不斷的發展完善，在系統辨識、工業控制、圖象處理、信號處理、模式識別等領域得到了廣泛的應用。[][][]567
本文闡述了一種基于模糊神經網絡的LMS算法，該方法可以完成對非線性信號的處理。文章將此算法運用于非線性噪聲對消系統，并給出了計算機仿真。
關鍵詞: LMS ；模糊神經網絡 ；噪聲抵消
LMS算法作為一種梯度自適應濾波算法，由于其簡單性和高效，在線性濾波中得到了廣泛的應用[]1。圍繞著提高收斂速度和減少穩態誤差，許多學者對其作了大量的研究工作，并提出了若干變步長的LMS算法[]。各種變步長LMS算法試圖在收斂速度和穩態誤差中找到一個折衷點。然而，LMS算法作為一種線性濾波算法，對于非線性應用，在這兩方面很難得到滿意的結果。[][]234模糊神經網絡是近年來發展起來的一種非線性控制技術，是自適應模糊邏輯系統與神經網絡相結合的產物，各種非線性控制問題都有應用。自適應模糊邏輯系統是建立在模糊集合論的基礎上，依靠數據信息對模糊邏輯系統的參數進行學習調整的智能系統。神經網絡具有自適應自學習的功能。模糊神經網絡結合兩者的優點，具有以任意精度逼近任何線性或非線性函數的功能，且收斂速度快、誤差小、所需訓練樣本少。因此，該理論經過不斷的發展完善，在系統辨識、工業控制、圖象處理、信號處理、模式識別等領域得到了廣泛的應用。[][][]567
本文闡述了一種基于模糊神經網絡的LMS算法，該方法可以完成對非線性信號的處理。文章將此算法運用于非線性噪聲對消系統，并給出了計算機仿真。
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