博碩士論文 88521052 詳細資訊




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姓名 莊文仲(Wen-Zung Zhang )  查詢紙本館藏   畢業系所 電機工程研究所
論文名稱 多層感知等化器-使用進化演算法
(channel equalization based on evolutionary algorithms)
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摘要(中) 由於通道的非理想特性,使得接收端所收到的信號有所失真,因而產生所謂的符元干擾(ISI)效應。多層感知回授等化器乃是使用倒傳遞式(BPN)的演算法來進行等化器其權值(weights)的調整,它比傳統式的等化器更具有處理非線性通道的能力,然而在BPN式的演算法當中,不能保證其是否能夠真能跳出所謂的局部最小值(local minimum),還是有可能因訓練不當而掉入局部最小值。本論文則是使用進化演算法(EA)來取代倒BPN式的演算方法,EA法乃由一套模擬生物系統的方法,在之前先進行其訓練的動作。而EA法在最佳化的過程中,更能跳出所謂的局部最小值,結果顯示,使用 EA法比倒傳遞式的方法能跳出局部最小值,其各個方面的表現也比較好,其誤碼率(bit error rate, BER)的效能亦比使用BPN式演算法還要有好的效能。
關鍵字(中) ★ 倒傳遞式演算法
★  倒傳遞式網路
★  等化器
★  進化演算法
關鍵字(英) ★ back propagation algorithm
★  back propagation network
★  equalizer
★  evolutionary algorithms
論文目次 圖目錄、表目錄﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒Ⅲ
第一章 緒論
1-1 前言﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒1
1-2 研究動機﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒3
1-3 等化器之需求﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒4
1-4 等化器之分類﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒6
第二章 多層感知等化器
2-1 類神經網路介紹﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 8
2-2 多層感知器﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 11
2-3 多層感知未回授等化器﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 13
2-4 多層感知回授等化器﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 16
2-5 使用回授法消除ISI﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ ﹒ 19
2-6 norm 倒傳遞式演算法﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 21
2-7 最佳決策區域﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 26
第三章 進化演算法
3-1 進化演算法﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 31
3-2 進化演算法流程﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 32
3-3 初始化﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 34
3-4 評估﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 35
3-5 重組﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 36
3-6 突變﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 38
3-7 選擇﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 39
第四章 模擬結果
4-1 收斂特性-平均均方根誤差﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒41
4-2 收斂特性-適存度﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒45
4-3 最佳決策區域﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 49
4-4 風險分析﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 53
4-5 位元錯誤率分析﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 56
第五章 結論﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 62
參考文獻﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 64
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指導教授 賀嘉律(Chia-Lu Ho) 審核日期 2001-6-27
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