基于遗传优化的神经网络盲均衡算法

被引：5

作者：

李沅 ^{[1
]}

李凯 ^{[1
]}

路旭 ^{[2
]}

机构：

[1] 中北大学电子测试技术国家重点实验室

[2] 不详

来源：

中北大学学报(自然科学版) | 2009年 / 30卷 / 02期

关键词：

盲均衡; 神经网络; BP算法; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

传统前馈神经网络盲均衡中神经网络的初始权重的确定缺乏理论依据,收敛速度慢,容易陷入局部极小值.为有效克服这些缺陷,提出了遗传优化神经网络的盲均衡算法.算法用遗传算法对前馈神经网络的网络权重进行优化,为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;再利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡.计算机仿真结果表明:与传统神经网络算法相比,新算法达到了更好的收敛特性和均衡效果,剩余稳态误差减少30%以上,收敛速度加快约20%,误码率也有明显降低.

引用

页码：137 / 142

页数：6

共 7 条

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