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基于SCFNN之PAM非線(xiàn)性信道均衡器成效研究
CSTR:
作者:
作者單位:

(浙江工貿職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子工程系,浙江 溫州 325003)

作者簡(jiǎn)介:

李慶海(1980-),男,黑龍江哈爾濱人,研究生,講師,主要從事自動(dòng)化控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:


A SCFNN Based PAM Channel Equalizer Performance Research
Author:
Affiliation:

(Department of Electronic Engineering, Zhejiang Industry & Trade Vocational College,Wenzhou 325003,China)

Fund Project:

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    摘要:

    自組織型模糊類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(SCFNN)可依據一定的法則自我構建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的組織結構,從而適用于當前控制對象;多層神經(jīng)元是傳統的類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),廣泛應用于各個(gè)領(lǐng)域;倒傳遞學(xué)習法與最陡坡降法相結合,可使以上兩種類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行有效的融合;目前,信道均衡器上的系統架構種類(lèi)非常多,各種類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )應用于信道均衡器也頗為普遍;在研究SCFNN的基礎上,將其應用于通道均衡器確實(shí)可行,效果良好;比較了SCFNN與MLP在通道均衡器的成效;仿真表明,在相同通道環(huán)境下,SCFNN的訓練收斂速度、位錯誤率與系統敏感度優(yōu)于MLP,完成結構學(xué)習后SCFNN的結構也頗為精簡(jiǎn)。

    Abstract:

    Self-Constructing Fuzzy Neural Network(SCFNN)can create a fuzzy neural network for a target in accordance with a dedicated algorithm.Multi-layer Perceptron(MLP)neural network is a very traditional neural network and many applications were developed in different fields.Back Propagation(BP) combined with steepest descent method make the SCFNN and MLP learned efficiently.Today, many kinds of channel equalizers were constructed, and many kinds channel equalizers based on neural network were also constructed.We prove that the SCFNN can be a superior equalizer. We also compare the performance of SCFNN and MLP applied in channel equalizer. The simulation results show the SCFNN is superior than the MLP in convergence speed, bit error rate and sensitivity. When the SCFNN learning processes is completed the, we found the structure is very simpler.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李慶海,林瑞昌.基于SCFNN之PAM非線(xiàn)性信道均衡器成效研究計算機測量與控制[J].,2017,25(3):222-226.

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歷史
  • 收稿日期:2016-12-27
  • 最后修改日期:2017-01-19
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-05-31
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