前馈神经网络复值盲均衡算法的研究

提出了一种新的前馈神经网络(N-FNN)复值盲均衡算法。新算法改变了传统均衡技术大量发送训练序列而降低系统传输的有效信息率,有效地消除码间干扰,提高了通信质量。笔者设计出新的传递函数和代价函数,利用最陡梯度下降法推导出输出层和隐层单元权值的迭代公式。通过对QAM信号进行计算机仿真,笔者提出的新算法与同类算法相比,具有均方误差收敛速度加快、误码率降低、稳态剩余误差减小等优点     

模糊神经网络的结构分析

在模糊信息处理过程中,模糊神经网络的性能在很大程度上受限于网络结构。近年来,各种新的模糊神经网络模型的提出以及与之相适应的学习算法的研究不仅加速了模糊神经网络理论的完善,而且在实际中得到了广泛应用。就近年来新型的模糊神经网络结构进行了研究分析。