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申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明公开了一种基于AP‑NAG算法的复值神经网络信道均衡器设计方法，包括以下步骤：将从非线性信道中采集的畸变信号yn作为复值神经网络的输入，将延时τ个单位的原始输入信号sn‑τ作为期望输出，将复值神经网络的实际输出和期望输出的均方误差作为损失函数；B、采用AP‑NAG算法训练复值神经网络，直至将损失函数值降低到预设值以下；C、将训练之后的复值神经网络模型作为信道均衡器。本发明解决了NAG算法用于复值神经网络训练的理论问题，并使其参数能自适应调整，实现了复值神经网络的高效训练，相对于传统的一阶优化算法性能有了明显提升，收敛速度更快。相对于二阶优化算法，本算法的计算量和存储量更小，但是收敛速度并不逊色。
主权项：1.基于AP-NAG算法的复值神经网络信道均衡器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：A、将从非线性信道中采集的畸变信号yn作为复值神经网络的输入，将延时τ个单位的原始输入信号sn-τ作为期望输出，将复值神经网络的实际输出和期望输出的均方误差作为损失函数；B、采用AP-NAG算法训练复值神经网络，直至将损失函数值降低到预设值以下；C、将训练之后的复值神经网络模型作为信道均衡器；其中，采用AP-NAG算法训练复值神经网络的第t次迭代包括以下步骤：B1、计算当前位置Wt-1向前偏移之后的损失函数JWt-1-βvt-1，其中，Wt-1为第t-1次迭代时所设复值神经网络所有可调权值和偏置构成的列向量β为预设的固定值，vt-1是上次迭代的下降方向；B2、使用Wirtinger算子计算损失函数的复梯度B3、使用ALRT算法选出合适的α，计算当前迭代点的下降方向；公式如下： B4、更新参数：Wt＝Wt-1-vt。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 基于AP-NAG算法的复值神经网络信道均衡器设计方法
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