双Sigmoid Hopfield神经网络盲检测算法

• 作者: 于舒娟 宦如松 张昀
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 盲检测 激活函数 双Sigmoid Hopfield神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 100-102
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2178字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.04.025

摘要

改进Hopfield神经网络( HNN)的激活函数可以提高网络的抗噪能力,但是其收敛速度会大大降低。为了解决改进激活函数后HNN收敛速度较慢的问题,文中提出一种基于双Sigmoid Hopfield神经网络( DSHNN)的盲检测算法。该算法不仅继承了HNN所有的优点,还极大地提高了算法的收敛速度,缩短了运行时间。仿真实验表明,DSHNN算法比HNN算法的抗干扰性能略强,且其能量函数的收敛速度大大提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张昀	南京邮电大学电子科学与工程学院	37	123	7.0	8.0
2	于舒娟	南京邮电大学电子科学与工程学院	52	163	8.0	10.0
3	宦如松	南京邮电大学电子科学与工程学院	2	13	2.0	2.0