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J-GLOBAL ID：201702236816398507   整理番号：17A1232400

高次2チャネルフィルタバンク設計のための効率的なgbest誘導カッコウ探索アルゴリズム【Powered by NICT】

An efficient gbest-guided Cuckoo Search algorithm for higher order two channel filter bank design

著者 (2件)： Dhabal Supriya (Dept. of Electronics & Communication Engineering, Netaji Subhash Engineering College, Kolkata 700152, West Bengal, India) ,  Venkateswaran Palaniandavar (Dept. of Electronics & Tele-Communication Engineering, Jadavpur University, Kolkata 700032, West Bengal, India)
資料名： Swarm and Evolutionary Computation  (Swarm and Evolutionary Computation)
巻： 33  ページ： 68-84  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3213A  ISSN： 2210-6502  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,高次直交ミラーフィルタ(QMF)バンクの設計のためのGbest誘導カッコウ探索(GCS)アルゴリズムに基づく新しいアルゴリズムを提案した。低次フィルタの最適化は,粒子群最適化(PSO),人工ハチコロニー(ABC)などの既存のメタヒューリスティック最適化技術を適用することにより容易に行うことができるが,これらの方法は集学的及び非線形問題空間のためにより高い次数のフィルタ係数を探索における不成功遷移帯におけるリップルのようなフィルタ応答におけるいくつかの望ましくない行動をもたらし,低いストップバンド減衰は文献中の他の利用可能な結果との比較は,提案した方法がストップバンド減衰と高次フィルタバンクの完全再構成誤差(PRE)の99.71%減少の69.02%増加を示した。に加えて,PSO(粒子群最適化),ABCとCSAに関してGCS基づく五十五次QMFバンク設計の適合度関数評価(FFEs)のパーセント改善は,それぞれ81%,82%および59%であり,実行時間はそれぞれ73%,72%と42%改善された。シミュレーション結果は,提案した方法は,フィルタバンクの異なる評価パラメータの最低平均と分散を示し,アルゴリズムパラメータの調整を必要としない標準CSA置換因子で調整する必要があることを明らかにした。さらに,他の既存の方法よりも顕著な性能改善を示した提案したアルゴリズムはCECの2013から六標準ベンチマーク問題と複雑なベンチマーク関数について試験した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *フィルタ ,  シミュレーション ,  最適化 ,  非線形問題 ,  ベンチマーク ,  *アルゴリズム ,  *フィルタバンク
準シソーラス用語： 完全再構成 ,  阻止帯域 ,  フィルタ係数 ,  ヒューリスティック最適化 ,  人工ハチコロニー ,  粒子群最適化 ,  QMF【フィルタ】 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： フィルタバンク ,  前 ,  NPR ,  PSO(粒子群最適化) ,  ABC ,  カッコウ探索

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 2チャネル ,  フィルタバンク ,  設計 ,  誘導 ,  探索アルゴリズム