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郑华 《宁夏师范学院学报》2010,31(3):36-39
在分析了李道本、陈少霞提出的基于最小差错概率盲均衡算法的基础上,用牛顿梯度变步长实现了基于最小差错概率新的盲均衡算法,仿真结果表明,与固定步长的盲均衡算法相比,该算法收敛速度快,均方误差小,在均衡技术的应用方面有一定的实用价值． 相似文献
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全局优化神经网络拓扑结构及权值的遗传算法 总被引：12，自引：0，他引：12
提出将前馈多层神经网络的全局优化表述作为启发式遗传搜索的问题．设计了遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新的编码方案,并利用该方法求解了洪水预报问题,给出了实例预报结果 相似文献
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把神经网络当作结构已知的非线性系统,权系数的学习看成非线性系统的参数估计,给出前馈神经网络在线运行投影学习算法,理论上证明算法的全局收敛性,并讨论算法参数的选择范围．通过非线性时变系统的神经网络建模应用的仿真,验证算法的在线运行能力． 相似文献
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郑亚强 《安徽技术师范学院学报》2014,(2):49-53
为了提高加权多模盲均衡算法对高阶QAM信号的盲均衡性能,本文提出了基于自适应步长布谷鸟搜索算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法（ASCS-WT-WMMA）。新算法利用自适应步长布谷鸟搜索算法（ASCS）初始化均衡器的权向量,有效避免了权向量陷入局部极小值;利用小波变换（WT）降低信号自相关性;加权多模盲均衡算法（WMMA）利用由判决符号的指数幂构成的加权项调整代价函数中的模值。水声信道的MATLAB仿真实验结果表明,与小波多模盲均衡算法、小波加权多模盲均衡算法以及布谷鸟搜索算法优化的小波加权多模盲均衡算法比较,该算法收敛速度更快和稳态误差更小。 相似文献
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前馈三层神经网络具有很好的非线性映射能力,而前馈三层神经网络的代数算法能够实现零代价函数的网络精确学习过程,本文将其应用于电磁环境复杂度的评价.首先从时域、空域、频域和能量域四个方面选择电磁环境的评价指标,再建立零代价函数的电磁环境评价模型,进一步说明前馈三层神经网络的代数算法在电磁环境评价上的应用. 相似文献
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为了更好地均衡高阶QAM信号,本文提出了基于改进的布谷鸟搜索算法优化的正交小波动态加权多模盲均衡算法(ICS-WT-DWMMA),利用改进了的布谷鸟搜索算法初始化均衡器的权向量,利用小波变换(WT)降低信号自相关性,其中动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)利用由判决符号的指数幂构成的加权项来调整代价函数中的模值.水声信道的MATLAB仿真实验结果表明,与小波加权多模盲均衡算法和小波动态加权多模盲均衡算法比较,新算法收敛速度更快,稳态误差更小. 相似文献
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Fig 《天津大学学报(英文版)》2000,(1)
提出一种将前馈神经网络用于非线性时变系 统辩识的学习算法,其要点是把网络权值看作时变系统的一个状态,用卡尔曼滤 波估计此状态,于是网络实现了非线性和时变的映射．文中推导了该算法,仿真结果证实了 它的有效性． 相似文献
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杨洁 《柳州职业技术学院学报》2013,13(3):32-36
针对RBF网络易于陷入局部最小值和网络训练时间过长的问题,引入免疫多克隆遗传算子对RBF网络的权值进行优化。仿真结果表明,采用优化后的网络模型具有更高的分类效率和准确率。 相似文献
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通过分析传统的多层感知器和反向传播算法的不足,设计了一个全新的网络结构SC-MLP和提出了与之对应的全新的学习算法NBP,主要是实现权值的模和固定,这样可以加速训练的速度.在高维数据分类的实证分析中,以手写数字数据库为例,构建了一个深度神经网络,并对比各种训练算法.实验表明,NBP学习算法对于深度神经网络具有良好的学习效果,明显优于传统的反向传播算法,并且在精度上与深度学习算法相当,但是速度快. 相似文献
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常模算法是最常用的盲均衡算法之一,针对常模算法剩余误差较大、收敛速度慢以及误码率高等缺点,引入变动量因子对其进行修正,并采用无线数字通信系统输出信号对其进行仿真验。仿真结果表明：引入变动量因子后,常模盲均衡算法的剩余误差有所降低,误码率显著降低,收敛速度有一定程度的提高。 相似文献
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