动态修正下的神经网络盲均衡算法

摘要：

针对现有的神经网络算法收敛速度慢以及精确度低的问题，通过对传统的神经网络盲均衡算法以及前馈神经网络进行研究，提出一种具有自动修正效果的前馈神经网络盲均衡算法。该算法通过对算法中的代价函数以及迭代步长因子进行改进，来提高算法的收敛速度；通过对所获得的目标信号进行修正处理，来对所获取的信息进行修正。实验结果表明，该算法的实验结果与预期效果基本相符，具有可靠性强、收敛速度快的优势。

关键词：神经网络、动态修正、盲均衡、前馈、代价函数

分类号：TN911.5

在线出版日期：2015-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：85-89