博碩士論文 89521055 完整後設資料紀錄

DC 欄位 語言
DC.contributor電機工程學系zh_TW
DC.creator洪漢昇zh_TW
DC.creatorHan-Sheng Hongen_US
dc.date.accessioned2002-6-19T07:39:07Z
dc.date.available2002-6-19T07:39:07Z
dc.date.issued2002
dc.identifier.urihttp://ir.lib.ncu.edu.tw:444/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.descriptionNational Central Universityen_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.subjectEvolutionary Algorithmen_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.isozh-TWzh-TW
DC.titleEqualizer based on multi-layerperceptron with using EvolutionaryAlgorithm. en_US
DC.type博碩士論文zh_TW
DC.typethesisen_US
DC.publisherNational Central Universityen_US

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