[发明专利]一种神经网络均衡器的优化训练方法无效
| 申请号： | 02137237.3 | 申请日： | 2002-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN1485798A | 公开（公告）日： | 2004-03-31 |
| 发明（设计）人： | 侯越先;王宁 | 申请（专利权）人： | 深圳市中兴通讯股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/06 | 分类号： | G06N3/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种神经网络均衡器的优化训练方法，首先记录神经网络均衡器在典型信道条件下的训练时间开销；利用所得的训练时间开销，计算神经网络均衡器的优化重起点；将优化重起点作为训练过程的控制参数，利用发送端传送的训练序列训练神经网络均衡器，如果训练开销超过优化重起点所对应的期望开销，则随机化神经网络的权值参数和偏移参数，重起训练过程；神经网络均衡器训练收敛后，其输出补偿失真的无线信号。本发明可以有效降低典型的前馈神经网络的训练时间开销，从而在保留神经网络均衡器的自适应性和非线性建模能力的情况下，显著提高可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 均衡器 优化 训练 方法 | ||
【主权项】：
1、一种神经网络均衡器的优化训练方法，其特征在于，包括以下步骤：一、记录神经网络均衡器在典型信道条件下的训练时间开销；二、利用步骤一的训练时间开销，计算神经网络均衡器的优化重起点及对应的期望开销；三、将优化重起点作为训练过程的控制参数，利用发送端传送的训练序列训练神经网络均衡器，如果训练开销超过优化重起点所对应的期望开销，则随机化神经网络的权值参数和偏移参数，重起训练过程；四、神经网络均衡器训练收敛后，其输出补偿失真的无线信号。
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