关键词：蚁群算法;;自适应最大-最小蚁群系统;;BP算法;;噪声有源控制
摘 要：BP算法容易陷入局部极小值,对初值设置敏感,以及学习速度慢等缺陷,而蚁群算法具有全局寻优、正反馈以及分布式计算等特点,提出一种蚁群BP神经网络混合训练方法(AMMAS-BP)。采用自适应最大-最小蚁群算法(AMMAS),对BP网络的权值参数进行全局训练,再使用BP算法对其进行局部学习。建立基于AMMAS-BP算法的汽车排气噪声有源控制系统的仿真模型。仿真结果表明,该方法改善了BP算法的收敛速度和收敛精度,提高了控制系统的降噪效果。