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基于改进的自组织映射神经网络的调制方式识别分类器

作者:高玉龙; 张中兆自组织映射神经网络调制方式识别学习规则神经元节点竞争传递函数

摘要:为了提高调制方式识别分类器算法的正确识别概率和缩短识别时间,使其有自适应能力,利用自组织映射神经网络自组织、自适应的特点,提出采用自组织映射神经网络作为调制方式中的分类器,以自适应于信噪比的变化。对其学习规则和竞争传递函数进行改进,使每次获胜的输出神经元为2个。这样能减少输出神经元个数,加快神经网络的收敛速率,以较短的时间识别接收信号的调制方式。仿真结果表明改进的自组织映射神经网络的识别概率高于其它的神经网络。并且由于其结构简单,便于工程实现。

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工程科学与技术

《工程科学与技术》(双月刊)创刊于1957年,由中华人民共和国教育部主管,四川大学主办,CN刊号为:51-1773/TB,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《工程科学与技术》主要刊登水利与土木工程、化学与化学工程、材料科学与工程、机械工程、信息工程、电气工程、环境科学与工程、应用物理等工程学科方面研究、开发以及应用的有创造性的学术论文。优先刊登科学与技术领域中探索研究的新成果以及得到自然科学基金资助或重大攻关项目的科研成果。读者对象为高等院校理工类师生、科研人员和工程技术人员。 

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