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摘要:
传统前馈神经网络盲均衡中神经网络的初始权重的确定缺乏理论依据,收敛速度慢,容易陷人局部极小值.为有效克服这些缺陷,提出了遗传优化神经网络的盲均衡算法.算法用遗传算法对前馈神经网络的网络权重进行优化,为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;再利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡.计算机仿真结果表明:与传统神经网络算法相比,新算法达到了更好的收敛特性和均衡效果,剩余稳态误差减少30%以上,收敛速度加快约20%,误码率也有明显降低.
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文献信息
篇名 基于遗传优化的神经网络盲均衡算法
来源期刊 中北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 盲均衡 神经网络,BP算法 遗传算法
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 自动化与计算机技术
研究方向 页码范围 137-142
页数 6页 分类号 TP389.1
字数 4090字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3193.2009.02.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李凯 中北大学电子测试技术国家重点实验室 42 190 6.0 12.0
2 李沅 中北大学电子测试技术国家重点实验室 13 48 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
盲均衡
神经网络,BP算法
遗传算法
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
中北大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-3193
14-1332/TH
大16开
太原13号信箱
1979
chi
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2903
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7
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