模糊類神經網路結合進化演算法運用在基頻通道等化器上; The use of Evolutionary-based Neuro-Fuzzy in channel equalization

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題名:	模糊類神經網路結合進化演算法運用在基頻通道等化器上;The use of Evolutionary-based Neuro-Fuzzy in channel equalization
作者:	陳德;De Chen
貢獻者:	電機工程研究所
關鍵詞:	多層感知等化器;類神經網路;進化演算法;倒傳遞演算法;MLP;neural;EAs;BPA
日期:	2001-06-28
上傳時間:	2009-09-22 11:42:51 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	良好通信品質的通信系統是通信界所共同追求的目標。為了減少信號在通道傳送過程所造成的符元干擾(Intersymbol Interference, ISI)效應，在接收端裝置等化器(Equalizer)可以達到良好的效果。傳統適應性等化器，在設計與應用處理上十分簡單，由於它在信號空間方面利用線性判別界限之限制，使其無法達到理想之等化效果。本論文將針對兩種適應性等化器：多層感知器(Multilayer Perceptrons, MLP)與模糊適應等化器。其特色為在信號空間上能夠形成非線性的判別界限，進而達到非線性的特性。為了能更有效地解決雜訊問題，我們利用進化演算法(Evolutionary Algorithm, EA)在非線性環境中的優點，將以上兩種適應性等化器結合，其效能比單純MLP來得理想。並以電腦模擬結果驗證此種適應性等化器。
顯示於類別:	[電機工程研究所] 博碩士論文

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