无线通信技术
無線通信技術
무선통신기술
WIRELESS COMMUNICATION TECHNOLOGY
2013年
4期
1-6
,共6页
神经网络滤波器%延时反向传播算法%递归神经网络%非线性系统识别
神經網絡濾波器%延時反嚮傳播算法%遞歸神經網絡%非線性繫統識彆
신경망락려파기%연시반향전파산법%체귀신경망락%비선성계통식별
为了进一步减少管状双线性递归神经网络的计算复杂度,在管状双线性递归神经网络中采用了延时反向传播算法.延时反向传播算法使用了阶次微分,误差函数对权值微分进行后向计算.后向计算顺序降低了初始化要求,减弱了网络对初始化条件敏感性并降低了计算的复杂度.该网络采用了模块化设计,各个模块以并行的方式执行任务,改善了计算效率.基于管状双线性递归神经网络的结构与神经元的数学模型,提出了具体的延时反向传播算法实现方案.同时进行了仿真来评估滤波器在非线性系统辨识方面的性能.实验结果表明基于延时反向传播算法的管状双线性递归神经网络提供了相当好的性能.
為瞭進一步減少管狀雙線性遞歸神經網絡的計算複雜度,在管狀雙線性遞歸神經網絡中採用瞭延時反嚮傳播算法.延時反嚮傳播算法使用瞭階次微分,誤差函數對權值微分進行後嚮計算.後嚮計算順序降低瞭初始化要求,減弱瞭網絡對初始化條件敏感性併降低瞭計算的複雜度.該網絡採用瞭模塊化設計,各箇模塊以併行的方式執行任務,改善瞭計算效率.基于管狀雙線性遞歸神經網絡的結構與神經元的數學模型,提齣瞭具體的延時反嚮傳播算法實現方案.同時進行瞭倣真來評估濾波器在非線性繫統辨識方麵的性能.實驗結果錶明基于延時反嚮傳播算法的管狀雙線性遞歸神經網絡提供瞭相噹好的性能.
위료진일보감소관상쌍선성체귀신경망락적계산복잡도,재관상쌍선성체귀신경망락중채용료연시반향전파산법.연시반향전파산법사용료계차미분,오차함수대권치미분진행후향계산.후향계산순서강저료초시화요구,감약료망락대초시화조건민감성병강저료계산적복잡도.해망락채용료모괴화설계,각개모괴이병행적방식집행임무,개선료계산효솔.기우관상쌍선성체귀신경망락적결구여신경원적수학모형,제출료구체적연시반향전파산법실현방안.동시진행료방진래평고려파기재비선성계통변식방면적성능.실험결과표명기우연시반향전파산법적관상쌍선성체귀신경망락제공료상당호적성능.
