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摘要:
为了进一步减少管状双线性递归神经网络的计算复杂度,在管状双线性递归神经网络中采用了延时反向传播算法.延时反向传播算法使用了阶次微分,误差函数对权值微分进行后向计算.后向计算顺序降低了初始化要求,减弱了网络对初始化条件敏感性并降低了计算的复杂度.该网络采用了模块化设计,各个模块以并行的方式执行任务,改善了计算效率.基于管状双线性递归神经网络的结构与神经元的数学模型,提出了具体的延时反向传播算法实现方案.同时进行了仿真来评估滤波器在非线性系统辨识方面的性能.实验结果表明基于延时反向传播算法的管状双线性递归神经网络提供了相当好的性能.
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文献信息
篇名 基于延时反向传播算法的低复杂度滤波器研究
来源期刊 无线通信技术 学科 工学
关键词 神经网络滤波器 延时反向传播算法 递归神经网络 非线性系统识别
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-6
页数 6页 分类号 TN911.72
字数 3815字 语种 中文
DOI
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 周莲英 江苏大学计算机科学与通信工程学院 73 250 8.0 12.0
2 汤彧 江苏大学计算机科学与通信工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络滤波器
延时反向传播算法
递归神经网络
非线性系统识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线通信技术
季刊
1003-8329
61-1361/TN
16开
西安市翠华路275号
1971
chi
出版文献量(篇)
1210
总下载数(次)
1
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