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提出一种基于LMK准则的前馈神经网络盲多用户检测算法,给出算法的代价函数和约束条件,利用Lagrange方法对带约束的代价函数进行优化,获得前馈神经网络网络权值的迭代公式,从而实现神经网络盲多用户检测。仿真结果表明,新算法具有良好的误码率性能和收敛速度。 相似文献
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针对现有的神经网络算法收敛速度慢以及精确度低的问题,通过对传统的神经网络盲均衡算法以及前馈神经网络进行研究,提出一种具有自动修正效果的前馈神经网络盲均衡算法。该算法通过对算法中的代价函数以及迭代步长因子进行改进,来提高算法的收敛速度;通过对所获得的目标信号进行修正处理,来对所获取的信息进行修正。实验结果表明,该算法的实验结果与预期效果基本相符,具有可靠性强、收敛速度快的优势。 相似文献
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基于Hopfield神经网络没有学习规则,不需要训练,也不会自学习,靠Lyapunov函数的设计过程来调节权值的特点,将广义罚函数与Hopfield神经网络的能量函数结合,基于最小平均输出能量准则,构造出更合适的新目标函数,分析讨论了一种实现DS/CDMA盲多用户检测的改进型Hopfield神经网络方法。仿真结果表明,该算法在误码率、抗远近效应方面都有明显的改善。 相似文献
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利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法。基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转换为界约束优化问题。在进化过程中,根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群,分别采用不同的变异策略,以平衡算法的全局和局部搜索能力。用10个经典Benchmark问题进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地处理不同的约束优化问题。 相似文献
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分析了射频识别中码间干扰的产生原因,针对码间干扰的克服,提出了一种基于时变步长神经网络盲均衡算法.采用三层前馈神经网络结构,传递函数选用f(x)=x+0.005sin πX,代价函数选用传统恒模盲均衡算法的代价函数,步长控制因子为均方误差非线性函数,推导了算法的迭代公式,选择了待定参数,并进行了计算机仿真,验证了所提算法的有效性. 相似文献
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文章提出了一种新的模糊神经网络(FNN:FuzzyNeuralNetwork)控制的变步长盲均衡算法,利用模糊神经网络控制盲均衡算法的迭代步长,以得到更好的均衡性能。该文设计出模糊神经网络控制器的结构并给出状态方程,提出了新的代价函数,推导出控制器参数的迭代公式。计算机仿真表明,该算法与传统恒模(CMA:ConstantModulusAlgorithm)盲均衡算法相比,具有稳定性好的优点。 相似文献
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基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
多用户检测中的MMSE算法随着用户数增加而受到限制,MMSE的优化问题可以转化为Hopfield神经网络的能量函数的最小化问题。针对基于Hopfield神经网络多用户检测算法进行仿真和分析,仿真表明Hopfield神经网络多用户检测算法在抗多址干扰和远近效应上有所提高。 相似文献
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BP神经网络结构参数的计算机自动确定 总被引:7,自引:0,他引:7
研究表明,由多层FNN的BP算法误差函数构成的非线性方程组的独立方程个数和FNN的待求未知变量的个数应该相等,该方程组才能有唯一组解。由此导出网络结构方程式,进而导出隐层层数判别式和每层神经元个数判别式。依据Kolmogorov定理,由该判别式得出求解FNN隐层层数和每个隐层神经元个数的具体算法。计算机仿真结果表明该方法简明实用。 相似文献
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Rajoo Pandey 《Neural computing & applications》2005,14(4):290-298
Most of the cost functions used for blind equalization are nonconvex and nonlinear functions of tap weights, when implemented using linear transversal filter structures. Therefore, a blind equalization scheme with a nonlinear structure that can form nonconvex decision regions is desirable. The efficacy of complex-valued feedforward neural networks for blind equalization of linear and nonlinear communication channels has been confirmed by many studies. In this paper we present a complex valued neural network for blind equalization with M-ary phase shift keying (PSK) signals. The complex nonlinear activation functions used in the neural network are especially defined for handling the M-ary PSK signals. The training algorithm based on constant modulus algorithm (CMA) cost function is derived. The improved performance of the proposed neural network in both, stationary and nonstationary environments, is confirmed through computer simulations. 相似文献
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华容 《计算机应用与软件》2008,25(11)
不同的神经网络模型及其算法对信号分离的效能会产生不同的影响,寻找高效简便的神经网络自适应盲信号分离算法是目前的研究方向.根据控制系统传输信号在线监测控制的要求,提出一种基于前馈与反馈混合型神经网络模型的自适应盲信号分离算法,并应用于传输信号的分离.计算机仿真实验的结果表明该算法的有效性和快速性. 相似文献
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提出了一种改进型的动态神经网络,并成功地将其应用于网络入侵检测系统中。对于给定的全连接的动态神经网络,在通过学习以后可以成为部分连接的神经网络系统,从而降低了计算的成本。针对目前常见的4种不同类型的网络攻击行为(即DoS,Probe,R2L,和U2R),利用给定的改进型的动态神经网络分别构建相对应的检测系统。然后使用改进的遗传算法对给定的动态神经网络的权值和开关参数进行调节,以适应不同类型的入侵检测。最后利用KDD’99网络入侵检测数据对所提出的网络入侵检测模型进行训练和测试,初步试验结果表明,所提出的入侵检测系统具有较高的检测率。 相似文献