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語言 |
| DC.contributor | 電機工程研究所 | zh_TW |
| DC.creator | 莊文仲 | zh_TW |
| DC.creator | Wen-Zung Zhang | en_US |
| dc.date.accessioned | 2001-6-27T07:39:07Z | |
| dc.date.available | 2001-6-27T07:39:07Z | |
| dc.date.issued | 2001 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.ncu.edu.tw:444/thesis/view_etd.asp?URN=88521052 | |
| dc.contributor.department | 電機工程研究所 | zh_TW |
| DC.description | 國立中央大學 | zh_TW |
| DC.description | National Central University | en_US |
| dc.description.abstract | 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。 | zh_TW |
| DC.subject | 倒傳遞式演算法 | zh_TW |
| DC.subject | 倒傳遞式網路 | zh_TW |
| DC.subject | 等化器 | zh_TW |
| DC.subject | 進化演算法 | zh_TW |
| DC.subject | back propagation algorithm | en_US |
| DC.subject | back propagation network | en_US |
| DC.subject | equalizer | en_US |
| DC.subject | evolutionary algorithms | en_US |
| DC.title | 多層感知等化器-使用進化演算法 | zh_TW |
| dc.language.iso | zh-TW | zh-TW |
| DC.title | channel equalization based on evolutionary algorithms | en_US |
| DC.type | 博碩士論文 | zh_TW |
| DC.type | thesis | en_US |
| DC.publisher | National Central University | en_US |