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--博碩士論文
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Item 987654321/9365
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題名:
應用進化演算法於類神經網路之判別回授 等化器與探討各參數對
;
performance的影響 Equalizer based on multi-layer perceptron with using Evolutionary Algorithm.
作者:
洪漢昇
;
Han-Sheng Hong
貢獻者:
電機工程研究所
關鍵詞:
進化演算法
;
Evolutionary Algorithm
日期:
2002-06-19
上傳時間:
2009-09-22 11:46:15 (UTC+8)
出版者:
國立中央大學圖書館
摘要:
在充滿雜訊的環境下,會因雜訊與符元干擾(Inter Symbol Interference, ISI)而影響通訊的品質。傳統的等化器採用最小均方誤差演算法(Least-Mean-Square Error,LMS),但僅適用於線性通道上,對於非線性通道 則較不適宜;結合進化演算法與類神經網路架構應用於等 化器上,可解決等化器無法處理非線性通道的問題。 在電腦模擬類神經網路架構之等化器配合倒傳遞最小均方 誤差演算法(Back-Propagation LMS)中,得知可以消除 ISI,但此法卻無法避免收斂至局部最小值(local minimum)的缺點;而結合進化演算法與類神經網路架構應 用於等化器上,可以跳脫局部最小值。此外,本論文進一 步探討各參數並提出有關加強演算法效能與縮短程式演算 時間的方法。
顯示於類別:
[電機工程研究所] 博碩士論文
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