Hopfield神經網(wǎng)絡對人工神經網(wǎng)絡的發(fā)展具有重要的意義,在解決優(yōu)化問題上尤為重要。多進制信號的Hopfield神經網(wǎng)絡盲檢測算法具有不依賴統(tǒng)計量、抗干擾性能強等優(yōu)點符合現(xiàn)代通信系統(tǒng)的需求。在處理多進制信號時,Hopfield神經網(wǎng)絡在尋找最優(yōu)解的過程中會陷入局部最優(yōu)或多次迭代都找不到最優(yōu)解。針對該問題,以MPSK信號為發(fā)送序列,本文主要做出了如下幾點創(chuàng)新:（1）本文的第二章在文獻提出的幅相型離散多電平Hopfield神經網(wǎng)絡（CHNN_APHM）模型結構基礎之上引入固定擾動、自擾動、退火擾動這三種擾動因子,設計出帶擾動的幅相型離散多電平Hopfield神經網(wǎng)絡盲檢測算法,同時給出新算法的網(wǎng)絡結構和動態(tài)方程,并證明新網(wǎng)絡的穩(wěn)定性。仿真實驗結果表明新提出的算法與CHNN_APHM盲檢測算法相比,在文獻常見信道下有更強的抗干擾性能,所需的最小數(shù)據(jù)量更小,其中帶自擾動的DCHNN_APHM算法性能最佳。（2）針對CHNN_APHM算法易陷入局部最優(yōu)、需要多個起點等缺點,本文的第三章將暫態(tài)混沌神經網(wǎng)絡（TCNN）... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

盲均衡與盲檢測原理圖

圖 2.4 幅相型離散多電平復數(shù) Hopfield 神經網(wǎng)結構圖2.4 中 CHNN_APHM 算法對應的動態(tài)方程如式（2.5）所示。s k 1 Ws( k ) y ( k) 有N 個神經元，則輸入向量可以表示成TN(k )[s(k),s(k),,s(k)]12s ，則 1( ) , 1, ,Ni ij jjy k w s k i N 表示兩個神經元js 與is 之間的神經元聯(lián)結權值，權矩陣NNC W ，權矩陣等置，即 W WH。以 8PSK 為例，圖 2.5 給出激活函數(shù) ( )示意圖和表達式

圖 2.4 幅相型離散多電平復數(shù) Hopfield 神經網(wǎng)結構圖_APHM 算法對應的動態(tài)方程如式（2.5）所示。s k 1 Ws( k ) y ( k) 元，則輸入向量可以表示成(k )[s(k),s(k),,12s 1( ) , 1, ,Ni ij jjy k w s k i N 元js 與is 之間的神經元聯(lián)結權值，權矩陣NC W W。以 8PSK 為例，圖 2.5 給出激活函數(shù) ( )示

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]基于混沌Hopfield型神經網(wǎng)絡的盲算法研究[D]. 劉歡.南京郵電大學 2015
[4]基于改進型Hopfield神經網(wǎng)絡的盲檢測新算法研究[D]. 馮迪.南京郵電大學 2013
[5]盲均衡技術及其在水聲通信系統(tǒng)中的應用研究[D]. 武明西.哈爾濱工程大學 2009
[6]帶擾動的混沌神經網(wǎng)絡模型研究[D]. 鄭鑫.哈爾濱工程大學 2008
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本文編號：3581563