用实数编码的遗传算法优化神经网络盲均衡算法

本文提出了实数编码的遗传优化神经网络的盲均衡算法,有效地克服了传统前馈神经网络盲均衡的缺陷．解决了实际应用中存在神经网络的初始权重的确定缺乏理论依据的问题,提高了前馈神经网络盲均衡的均衡性能．     

基于Matlab/Simulink的盲均衡算法仿真实验

结合科研成果进课堂活动,利用Matlab软件中的Simulink模块设计了基于神经网络的数字信道盲算法仿真均衡实验。该实验以信号与系统课程中反卷积教学内容为切入点,将盲均衡算法的科研成果引入课堂教学。该文对盲均衡算法的原理和其与反卷积的关系进行了介绍,推导了状态方程,并给出了基于Simulink的算法仿真验证模型,最后对仿真结果进行了分析。教学实践证明,该实验促进了学生对反卷积知识和通信理论的理解。     

基于仿射投影的CMA盲均衡算法

经典CMA算法计算复杂度低,性能稳健,但收敛速度慢.传统的仿射投影算法能够加快算法的收敛速度,但算法复杂度较高点.针对以上问题,该文将仿射投影思想引入到CMA算法,克服了两种算法的缺点,加快了算法的收敛速度,降低了算法的复杂度.通过实验仿真表明,该算法适用于短波信号的盲均衡,且复杂度较低,收敛速度更快.     

基于变动量因子的常模盲均衡算法研究

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。     

适合16-QAM信号的盲均衡算法

提出并采用修正恒模算法(MCMA)和判决引导的最小均方算法(DD-LMS)联合均衡算法,对16-QAM系统接收端的码间干扰进行均衡。分析了联合均衡的技术的实现方式和切换门限,对四种不同的均衡算法进行了仿真实验。仿真结果表明,MCMA与DD-LMS联合均衡算法较之其它三种均衡算法,能够将剩余误差迭代得更小,而且可以有效地修复传输过程中产生的相位偏移。     

递归算法的非递归实现

递归算法结构简单、清晰,可读性好,且易于验证其正确性,但浪费空间且执行效率低。因此,有时需要把递归算法转换成非递归算法。本文给出几种递归算法的特点及相应非递归算法实现的方法。     

基于最小差错概率的变步长盲均衡算法及仿真

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．     

盲信号分离的细胞神经网络方法

本文用双层的细胞神经网络(CNN)进行盲信号分离.提出CNN的拓扑结构和内部参数.CNN的第一层功能是一只自适应渐近收敛于平衡点的滤波器.一个平稳随机的模型,是第一层收敛的细胞,用于探测的必要条件,也是对标准的平衡状态解的主要条件.第二层的功能是一个信号分离器.仿真显示,CNN盲信号分离器具有良好的鲁棒性,而且工作平稳.     

基于一种改进常模算法的盲信道均衡技术

针对时变信道需要进行自适应均衡的要求,分析了最常用的常模盲均衡算法,对常模算法的缺点进行了分析,通过修正常模算法的迭代公式,提出了一种基于最优控制步长的改进常模算法,并给出了改进算法的仿真结果。与常用定步长常模算法相比较,该算法能够更快地达到平衡状态,且判决函数足够小,说明该算法较大地改善了常模算法的性能。     

基于神经网络的数据挖掘算法

数据挖掘涉及多学科技术的集成,包括数据库技术、神经网络、模式识别、信息检索、图像与信号处理和空间数据分析等.神经网络在数据挖掘中的应用也越来越广泛,尽管神经网络具有结构复杂、网络训练时间长、结果表示不容易理解等缺陷,但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点是其他方法所不及的,并在数据挖掘所采用的方法中具有优势.本文对基于BP神经网络的数据挖掘算法进行了详细的讨论,并提出了算法改进方法.     

基于 WOA-GRU 的销售预测研究

防晒用品属于快速消费品,其销售情况受季节变动影响,具有非线性特征。人工神经网络强大的学习能力使其在销售量预测领域显示出非线性预测的应用优势。作为新兴智能算法,鲸鱼群算法具有快速收敛、全局优化等特点。为精准预测上海某化妆品公司防晒产品销量,基于鲸鱼算法,构建优化网络权值的门控循环神经网络模型。实验结果表明,经鲸鱼算法优化后的门控循环神经网络训练相对误差比优化前降低 0.6 个百分点,测试相对误差比优化前降低约 2 个百分点。     

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

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.     

对一类时变时滞递归神经网络的全局渐进稳定性充分性条件的研究

该文研究了一类带时变时滞的递归神经网络的全局渐进稳定性,利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,得到了系统平衡点全局渐进稳定的充分条件.     

基于人工神经元网络的软件开发成本预测

软件开发成本的估算对一个项目成功与否是个很重要的因素,而开发成本的估算更是极为因难,目前业者大都没有一套可靠的、数量化的成本估算模式。人工神经元网络对于预测、分类的应用问题有较好的效果。本研究试在采用人工神经元网络于软件开发成本的预测上,建立两种成本估算的模式,即成本预测模式和成本分类模式,以期能在实际工作中解决相关问题。     

Rejection of Narow─Band Interference in DS Spread Spectrum Systems Using Recurent Neural Networks

ＲｅｊｅｃｔｉｏｎｏｆＮａｒｏｗＢａｎｄＩｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｉｎＤＳＳｐｒｅａｄＳｐｅｃｔｒｕｍＳｙｓｔｅｍｓＵｓｉｎｇＲｅｃｕｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＹｏｕＸｉａｏｈｕ（尤肖虎）ＦｕＬｉ（傅莉）（ＮａｔｉｏｎａｌＣｏｍｍｕｎｉｃ...