一种优化的RBF神经网络在调制识别中的应用

被引：34

作者：

叶健

葛临东

吴月娴

机构：

[1] 解放军信息工程大学

来源：

自动化学报 | 2007年 / 06期

关键词：

调制识别; 径向基函数神经网络; 模糊C-均值聚类算法; 最优停止法;

D O I：

10.16383/j.aas.2007.06.014

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TN761 [调制技术与调制器];

学科分类号：

摘要：

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的通信信号调制识别方法,该方法采用模糊C-均值(FCM)聚类算法对数据进行聚类,并获取基函数的参数,采用梯度下降法训练网络权值．利用最优停止法对网络进行了优化,避免了过学习现象,提高了RBF网络的训练速度和泛化能力,以实际信号数据对该网络进行性能检验,实验结果表明了该RBF网络具有较高的识别精度．

引用

页码：652 / 654

页数：3

共 8 条

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