自適應(yīng)信號處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法.pdf

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有并行計算、自組織,自學(xué)習(xí)的特性和全局逼近能力而受到人們的廣泛關(guān)注,并已經(jīng)被成功地應(yīng)用到信號處理、控制、模式識別等很多領(lǐng)域.該論文為應(yīng)用基礎(chǔ)研究,主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號處理領(lǐng)域中四個方面的應(yīng)用,包括自適應(yīng)濾波、信道均衡、系統(tǒng)辯識和射頻(RF)功放自適應(yīng)預(yù)失真線性化. 該論文的主要創(chuàng)新之處可概括如下:1、提出一種復(fù)值赫布型學(xué)習(xí)算法 該論文提出一種復(fù)值Hebb型學(xué)習(xí)算法,該算法可以看成為反Hebb型實值學(xué)習(xí)算法的推廣,在文

2、中給出了該算法的詳細的推導(dǎo)過程.2、提出一種復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜交學(xué)習(xí)算法并應(yīng)用到信道均衡中 該論文提出一種用于復(fù)信道均衡的雜交算法,該方法有效地將監(jiān)督和非監(jiān)督算法有效地結(jié)合在一起來訓(xùn)練一個復(fù)值多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該方法利用了多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢及監(jiān)督和非監(jiān)督算法各自的優(yōu)點.3、提出了一種新的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速訓(xùn)練方法 在該論文中提出了一種新的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速訓(xùn)練方法,該算法是基于指數(shù)加權(quán)局部最小二乘(EWLLS)目標(biāo)函數(shù)及歐幾里得