简介：BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用，针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题，引入人工蜂群算法（ABC），将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变，最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法（ABCBP算法），并以2ASK，2FSK，2DPSK信号为例，对信号进行小波包分解后，将信号各频段的能量值数据作为实验样本，对其进行了信号分类。仿真结果表明：基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器，即使在5dB的信噪比环境下，仍可达到94％以上的识别率，并具有较好的稳定性，这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。

简介：提出一种应用于三相四线制有源电力滤波器（APF）的瞬时无功功率ip-iq谐波电流检测方法，用于解决传统检测方法提取精度低、收敛速度慢、稳定性较差等问题，采用自适应递推最小二乘法（RLS）算法取代低通滤波器。新方法以改进瞬时无功功率ip-iq法为电流检测依据，先减去电流中的零序分量，再利用坐标变换矩阵计算出电流有功、无功以及交直流分量。结果显示，该算法有效提高了直流分量的提取精度，在三相四线制APF中采用该方法是可行有效的。

简介：针对传统智能算法在无限脉冲响应（IIR）数字滤波器设计面临的收敛速度较慢和容易陷入局部极值等问题，提出了一种基于猫群优化算法的IIR数字滤波器设计方法。猫群优化算法分为搜寻模式和跟踪模式，通过对猫群行为的观察，改进猫群的行为模式并利用该算法设计IIR数字滤波器，经过与利用粒子群算法与自由搜索算法设计的滤波器进行比较，证明用本文算法设计的数字滤波器有更好的效果。