| 自适应CRBF非线性滤波器及其改进学习算法 |
| |
| 引用本文： | 曾祥萍,金炜东,赵海全,李天瑞. 自适应CRBF非线性滤波器及其改进学习算法[J]. 计算机科学, 2014, 41(7): 266-269 |
| |
| 作者姓名： | 曾祥萍 金炜东 赵海全 李天瑞 |
| |
| 作者单位： | 西南交通大学信息科学与技术学院 成都610031;西南交通大学电气工程学院 成都610031;西南交通大学电气工程学院 成都610031;西南交通大学信息科学与技术学院 成都610031 |
| |
| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金项目(61271340,61134002),四川省青年科技基金(2012JQ0046),中央高校基本科研业务费专项资金(SWJTU12CX026)资助 |
| |
| 摘 要： | 传统的随机梯度算法由于采用基于二阶统计量的平方误差代价函数,因此含有的信息量较少,难以实现更高的精度。针对此问题,以基于高阶统计量的指数平方误差作为代价函数,结合基于两层RBF网络凸组合的非线性自适应滤波器,提出了最小指数平方误差自适应学习算法。非线性系统辨识和非线性信道均衡的实验仿真结果表明,该改进算法的收敛性能明显优于传统的随机梯度算法。
|
| 关 键 词： | 径向基函数神经网络 非线性自适应滤波器 随机梯度算法 非线性系统辨识 非线性系统均衡 |
| 收稿时间： | 2013-09-29 |
| 修稿时间： | 2013-10-29 |
Adaptive CRBF Nonlinear Filter and its Improved Learning Algorithm |
| |
| ZENG Xiang-ping,JIN Wei-dong,ZHAO Hai-quan and LI Tian-rui. Adaptive CRBF Nonlinear Filter and its Improved Learning Algorithm[J]. Computer Science, 2014, 41(7): 266-269 |
| |
| Authors: | ZENG Xiang-ping JIN Wei-dong ZHAO Hai-quan LI Tian-rui |
| |
| Affiliation: | School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China;School of Electrical Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China;School of Electrical Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China;School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Radial basis function neural network Nonlinear adaptive filter Stochastic gradient algorithm Nonlinear system identification Nonlinear channel equalization |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
|
点击此处可从《计算机科学》下载全文 |
|
