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值 |
語言 |
| DC.contributor | 電機工程學系 | zh_TW |
| DC.creator | 洪漢昇 | zh_TW |
| DC.creator | Han-Sheng Hong | en_US |
| dc.date.accessioned | 2002-6-19T07:39:07Z | |
| dc.date.available | 2002-6-19T07:39:07Z | |
| dc.date.issued | 2002 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.ncu.edu.tw:88/thesis/view_etd.asp?URN=89521055 | |
| dc.contributor.department | 電機工程學系 | zh_TW |
| DC.description | 國立中央大學 | zh_TW |
| DC.description | National Central University | en_US |
| dc.description.abstract | 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。 | zh_TW |
| DC.subject | 進化演算法 | zh_TW |
| DC.subject | Evolutionary Algorithm | en_US |
| DC.title | 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 | zh_TW |
| dc.language.iso | zh-TW | zh-TW |
| DC.title | Equalizer based on multi-layerperceptron with using EvolutionaryAlgorithm.
| en_US |
| DC.type | 博碩士論文 | zh_TW |
| DC.type | thesis | en_US |
| DC.publisher | National Central University | en_US |