王炎滨
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：电子科技大学电子工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种复值函数型连接神经网络被引量：1
- 2003年
- 本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经网络推广到了复值情况并给出了基于梯度下降的学习方法。计算复杂度分析显示本方法具有结构简单,计算量低的优点。最后,将本方法运用到对复值非线性系统的辩识问题中,仿真实验表明本CFLNN性能与传统复值前馈神经网络相近或更优。
- 胡志恒李春光王炎滨虞厥邦
- 关键词：信号处理激活函数
- 切比雪夫函数型连接神经网络在信道均衡中的应用被引量：2
- 2003年
- 本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层而不降低整体性能,从而极大简化了网络结构。同时,神经网络的学习方法得以简化,提高了收敛速度。本文采用可变尺度共扼梯度下降法(SCG)对该函数型连接网络进行训练。仿真结果表明了用切比雪夫函数型连接神经网络解决信道均衡问题的有效性。
- 胡志恒王炎滨虞厥邦
- 关键词：信道均衡码序列数字通信切比雪夫多项式
