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.

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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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