遗传前馈神经网络盲均衡算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·盲均衡技术研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| ·盲均衡技术的研究进展 | 第13-18页 |
| ·经典盲均衡算法 | 第13-15页 |
| ·循环平稳信号盲均衡 | 第15-16页 |
| ·基于神经网络的盲均衡 | 第16-18页 |
| ·遗传算法优化神经网络算法国内外研究动向 | 第18-19页 |
| ·论文结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 盲均衡算法的基本理论 | 第20-30页 |
| ·盲均衡问题实质 | 第20-21页 |
| ·盲均衡器的分类及其结构 | 第21-23页 |
| ·盲均衡采用的基本算法 | 第23-26页 |
| ·最小均方算法 | 第23-24页 |
| ·递归最小二乘算法 | 第24-26页 |
| ·盲均衡的均衡准则 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 遗传算法及神经网络优化理论 | 第30-42页 |
| ·人工神经网络 | 第30-32页 |
| ·遗传算法原理及算法 | 第32-37页 |
| ·遗传算法理论概述 | 第32-33页 |
| ·遗传算法进化流程及其搜索策略 | 第33-36页 |
| ·遗传算法的特点 | 第36-37页 |
| ·遗传算法对神经网络优化的必要性 | 第37-38页 |
| ·遗传算法与神经网络结合 | 第38-41页 |
| ·遗传算法原理及其与神经网络的关系 | 第38-39页 |
| ·遗传算法对神经网络的优化方式 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于传统遗传算法优化神经网络的盲均衡算法 | 第42-80页 |
| ·GA优化神经网络权值的盲均衡算法 | 第42-59页 |
| ·二进制权值编码方案下遗传神经网络盲均衡算法 | 第44-50页 |
| ·计算机仿真 | 第50-53页 |
| ·实数编码权值遗传神经网络盲均衡算法 | 第53-56页 |
| ·计算机仿真 | 第56-59页 |
| ·GA优化前馈神经网络结构的盲均衡算法 | 第59-70页 |
| ·前馈神经网络结构的优化 | 第60-64页 |
| ·计算机仿真 | 第64-70页 |
| ·复数系统下传统遗传算法优化神经网络的盲均衡算法 | 第70-78页 |
| ·小结 | 第78-80页 |
| 第五章 基于紧凑遗传算法的前馈神经网络盲均衡算法 | 第80-94页 |
| ·CGA基本思想 | 第80-81页 |
| ·逐位变异精英紧凑遗传算法 | 第81-83页 |
| ·基于紧凑遗传算法的神经网络盲均衡算法 | 第83-93页 |
| ·实数域遗传前馈神经网络盲均衡算法 | 第83-84页 |
| ·计算机仿真 | 第84-88页 |
| ·复数域遗传前馈神经网络盲均衡算法 | 第88-89页 |
| ·计算机仿真 | 第89-93页 |
| ·小结 | 第93-94页 |
| 第六章 结论与展望 | 第94-96页 |
| ·论文所做的主要工作 | 第94-95页 |
| ·今后进一步研究的方向 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 在读期间发表论文 | 第103页 |
