[发明专利]基于复数值前向神经网络的复信道均衡器设计方法在审
| 申请号： | 202011495746.6 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112598106A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 黄鹤;董忠蓥 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 郭磊 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于复数值前向神经网络的复信道均衡器设计方法，涉及人工智能与通信领域。本发明一种基于复数值前向神经网络的复信道均衡器设计方法，包括：采用一种可选择搜索方向训练方法训练复数值前向神经网络，使得目标函数值在每一次训练后都尽可能地减少；所述训练好的复数值前向神经网络作为信道均衡器，用于数字通信系统中。本发明基于复数值前向神经网络的复信道均衡器设计方法的有益效果是：本发明提出的可选择搜索方向训练方法，在训练过程中，通过引入一组方向因子，构建出多个搜索方向，采用宽度优先搜索策略从中选择最优的训练方向，完成复数值前向神经网络的高效训练，从而实现复信道均衡器的设计，并取得优越的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 复数 神经网络 复信 均衡器 设计 方法 | ||
【主权项】：
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