56、基于混沌理论和遗传算法的神经网络训练及卷积Turbo码解码研究

基于混沌理论和遗传算法的神经网络训练及卷积Turbo码解码研究

在神经网络训练和卷积Turbo码解码领域，有许多不同的算法和技术。本文将介绍基于混沌理论的遗传算法在神经网络训练中的应用，以及一种新的卷积Turbo码解码算法——软输出遗传算法（SOGA）。

神经网络训练技术

在神经网络训练中，常用的学习技术包括BP学习、遗传算法（GAs）和基于混沌的遗传蚁群优化（GACO）学习。

1. 混沌混合与交叉算子

   • 当混沌混合量φ满足{φ ∈ ℜ: 0 < φ < 1}时，通过以下函数生成新的子代：
     [C1 = P1 × φ + P2 × (1 - φ)]
     [C2 = P1 × (1 - φ) + P2 × φ]
   • 混沌混合量由逻辑斯蒂函数生成，即(\varphi_{n + 1} = \lambda \varphi_n(1 - \varphi_n))，其中(3.56 \leq \lambda \leq 4)。这种交叉算子确保了从双亲P1和P2继承所需的遗传物质，同时通过φ混沌地确定新的子代。

2. 网络权重学习

   • BP学习 ：BP学习技术基于最速下降梯度方法，用于最小化误差函数并相应地调整网络权重。误差函数E定义为：
     [\sum_{q = 1}^{n} \frac{1}{2} (d^{(l)}_q - x^{(l)}_q)^2]
   • 其中(