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Electron Momentum Density and X-ray Structure Factors of Fcc-Copper
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作者 Neha Munjal Pooja Bhambhani +3 位作者 Vimal Vyas Parvez Ahmad Alvi Ghanshyam Sharma Bal Krishna Sharma 《World Journal of Condensed Matter Physics》 2011年第3期70-76,共7页
In this paper, we report the ground state properties i.e. electron momentum density and X-ray structure factors of fcc-copper are presented. The Am241 Compton spectrometer, which uses 59.54 keV gamma-rays, has been us... In this paper, we report the ground state properties i.e. electron momentum density and X-ray structure factors of fcc-copper are presented. The Am241 Compton spectrometer, which uses 59.54 keV gamma-rays, has been used for the Compton profile measurement. To compare the experimental data, the Compton profiles within the framework of linear combination of atomic orbitals (LCAO) method using Hartree–Fock (HF), density functional (DF) and hybrid B3PW schemes embodied in the CRYSTAL06 code have been computed. Among the various theoretical calculations, it is found that the present experimental data is in very good agreement with the hybrid B3PW scheme. A real-space analysis of the experimental Compton profile shows the metal-like behavior of copper The structure factors for copper are computed using hybrid B3PW scheme and compared with available experimental and theoretical data. 展开更多
关键词 momentum Density LCAO Method Electronic STRUCTURE X-Ray STRUCTURE factorS Metallic Behavior Etc
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基于加速无约束张量隐因子分解模型的Web服务Qo S估计
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作者 林铭炜 李文强 +1 位作者 许秀琴 刘健 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期166-181,共16页
针对基于张量非负隐因子分解模型的Web服务QoS估计方法过于依赖非负初始随机数据以及特意设计的非负训练方法,导致模型的兼容性和扩展性不高的问题,提出了加速无约束张量隐因子分解模型。其主要思想包括三部分:将非负性约束从决策参数... 针对基于张量非负隐因子分解模型的Web服务QoS估计方法过于依赖非负初始随机数据以及特意设计的非负训练方法,导致模型的兼容性和扩展性不高的问题,提出了加速无约束张量隐因子分解模型。其主要思想包括三部分:将非负性约束从决策参数转移到输出的隐因子,并通过单元素映射函数连接它们;运用结合动量方法的随机梯度下降算法,有效提高模型的收敛速度与估计精度;给出加速无约束张量隐因子分解模型的详细算法和结果分析。在实际工业应用中的2个动态QoS数据集上的实证研究表明,与最先进的QoS估计模型相比,所提模型具有较高的计算效率和估计精度。 展开更多
关键词 服务质量 隐因子分解分析 张量非负隐因子分解模型 无约束非负 动量方法
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Momentum distribution and non-local high order correlation functions of 1D strongly interacting Bose gas
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作者 EJKP Nandani 管习文 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第7期138-151,共14页
The Lieb–Liniger model is a prototypical integrable model and has been turned into the benchmark physics in theoretical and numerical investigations of low-dimensional quantum systems. In this note, we present variou... The Lieb–Liniger model is a prototypical integrable model and has been turned into the benchmark physics in theoretical and numerical investigations of low-dimensional quantum systems. In this note, we present various methods for calculating local and nonlocal M-particle correlation functions, momentum distribution, and static structure factor. In particular, using the Bethe ansatz wave function of the strong coupling Lieb–Liniger model, we analytically calculate the two-point correlation function, the large moment tail of the momentum distribution, and the static structure factor of the model in terms of the fractional statistical parameter α = 1-2/γ, where γ is the dimensionless interaction strength. We also discuss the Tan's adiabatic relation and other universal relations for the strongly repulsive Lieb–Liniger model in terms of the fractional statistical parameter. 展开更多
关键词 粒子关联 非局部 分发 动量 BOSE 交往 气体 ANSATZ
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基于SGDM优化IWOA-CNN的配电网工程造价控制研究 被引量:2
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作者 李康 鲍刚 +1 位作者 徐瑞 刘毅楷 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期692-702,共11页
为了控制配电网工程项目的成本,需准确预测配电网工程造价,本文提出一种基于带动量因子的随机梯度下降(stochastic gradient descent with momentum factor, SGDM)优化的改进鲸鱼算法-卷积神经网络工程造价预测模型。首先,考虑回路数、... 为了控制配电网工程项目的成本,需准确预测配电网工程造价,本文提出一种基于带动量因子的随机梯度下降(stochastic gradient descent with momentum factor, SGDM)优化的改进鲸鱼算法-卷积神经网络工程造价预测模型。首先,考虑回路数、杆塔数、导线、地形、地质、风速、覆冰、导线截面、混凝土杆、塔材、绝缘子(直线)、绝缘子(耐张)、基坑开方、基础钢材、底盘和水泥对配电网工程造价的影响,建立了非线性函数关系;采用SGDM优化器改进的卷积神经网络对函数进行逼近,并用贝叶斯方法优化卷积神经网络的超参数;利用改进的鲸鱼算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)优化卷积神经网络,找出卷积神经网络的最优学习率。数值算例表明,新模型预测效果较好,并提出相应的控制策略。 展开更多
关键词 配电网工程造价 鲸鱼算法 卷积神经网络 随机梯度下降优化器 贝叶斯优化 非线性收敛因子 自适应权重
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基于神经网络PID算法的优化饲料配制系统
5
作者 方杰 张杰 +3 位作者 马娟 田翔 于秀针 冯斌 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1003-1010,共8页
【目的】设计饲料配制控制系统,并采用神经网络PID优化算法实现对配料精度的提高。【方法】以西门子S-200 smart型PLC为主控设计饲料配制控制系统,针对现有常规PID算法的控制策略存在超调大、收敛慢等缺陷和BP神经网络梯度下降过程容易... 【目的】设计饲料配制控制系统,并采用神经网络PID优化算法实现对配料精度的提高。【方法】以西门子S-200 smart型PLC为主控设计饲料配制控制系统,针对现有常规PID算法的控制策略存在超调大、收敛慢等缺陷和BP神经网络梯度下降过程容易出现局部最小化问题,提出以附加动量项的BP神经网络PID算法实现称重误差的降低。【结果】基于动量项的梯度下降法建立的BP神经网络PID算法模型解决了参数自学习整定问题,在响应速度上该算法与PID算法对比为3∶1,试验后平均精度99.6%。并在收敛速度和改善超调现象具有更高效的表现。【结论】配料系统经算法优化后误差得到有效控制。 展开更多
关键词 自动配料 PLC控制 动量因子 BP神经网络PID算法
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The Real Reason Why the Electron’s Bare g-Factor Is 2 Times Classical 被引量:1
6
作者 Donald Bowen 《Journal of Modern Physics》 2016年第10期1200-1209,共10页
When analyzing an Electron’s orbit’s and movements, a “classical” bare g-factor of “1” must be used, but when analyzing just the Electron itself, a bare g-factor and gyromagnetic ratio of twice the “classical”... When analyzing an Electron’s orbit’s and movements, a “classical” bare g-factor of “1” must be used, but when analyzing just the Electron itself, a bare g-factor and gyromagnetic ratio of twice the “classical” value is needed to fit reality. Nobody has fully explained this yet. By examining the electromagnetic wave nature of the electron, it is possible to show a simple reason why its bare g-factor must be 2, without resorting to superluminal velocities or dismissing it as mystically intrinsic. A simple charged electromagnetic wave loop (CEWL) model of the electron that maintains the same electromagnetic wave nature as the high-energy photons from which electron-positron pairs form, will have exactly half of its energy in the form of magnetic energy who’s field lines are perpendicular to the direction of the charge rotation, which leads to the conclusion that only half of the electron’s electromagnetic mass is rotational mass, from which it is easy to calculate a bare g-factor of 2 using Feynman’s equation for the electron’s g-factor. 展开更多
关键词 Electron g-factor Magnetic Moment Spin Angular momentum Magnetic Energy Charged Electromagnetic Wave Loop CEWL Pair Production General Relativity Mass de Broglie Wave
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基于用户特征的铁路旅客出行热度分层监测理论与方法研究
7
作者 颜颖 叶蜀君 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期16-25,共10页
着眼具有异质性特征的庞大用户个体,尝试借鉴金融行业量化投资的理念和方法,通过客运市场大数据深度挖掘提出全新的客流监测理论和方法。从旅客用户画像标签特征中归纳生成固相、籍住、频数、行迹、质层等5大类因子体系并进行有效性检验... 着眼具有异质性特征的庞大用户个体,尝试借鉴金融行业量化投资的理念和方法,通过客运市场大数据深度挖掘提出全新的客流监测理论和方法。从旅客用户画像标签特征中归纳生成固相、籍住、频数、行迹、质层等5大类因子体系并进行有效性检验,将所有因子分项进行子集交叉相嵌生成因子类,通过建立4个量化差分评判指标,生成因子类累进贡献度曲线,筛选出具有显著波动特征规律的主力因子类,将影响客运市场变化的主要特征客群显性化,并从因子异质性与内部市场变动和外部社会经济2个维度进行关联分析,发现籍住和频数2个因子对于客流变动具有较好的解释性。该研究成果为铁路客运大数据深度挖掘理论探索和转化应用方面提供了技术支撑,为客运营销分析对象从客流向客户转变、分析质量从定性向定量转变奠定基础。 展开更多
关键词 旅客 量化 因子 动量 监测
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基于PCA与WNN的网络安全态势要素提取方法
8
作者 张然 潘芷涵 +1 位作者 朱亮 尹毅峰 《计算机技术与发展》 2023年第7期119-125,共7页
安全态势要素的提取是网络安全态势感知的基础,提取的态势要素质量的好坏直接影响着网络安全态势评估和预测的准确性。针对大规模网络环境下态势要素提取困难及分类精度不高的问题,提出一种基于PCA-MF-WNN的网络安全态势要素提取模型。... 安全态势要素的提取是网络安全态势感知的基础,提取的态势要素质量的好坏直接影响着网络安全态势评估和预测的准确性。针对大规模网络环境下态势要素提取困难及分类精度不高的问题,提出一种基于PCA-MF-WNN的网络安全态势要素提取模型。该模型利用主成分分析法(PCA)对预处理后的网络安全数据进行降维,去除冗余的态势要素,然后采用小波神经网络(WNN)对约简后的数据集进行分类训练。由于传统小波神经网络存在运算效率低和精准度不高的问题,引入动量因子(MF)对小波函数的伸缩因子、平移因子以及小波神经网络的连接权值进行修正,以提高小波分类器的分类精度与分类效率。对比实验结果表明,该态势要素提取模型有效提高了态势要素提取的分类精确度和运算效率。 展开更多
关键词 网络安全 态势要素提取 主成分分析法 小波神经网络 动量因子
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基于改进BP神经网络的全社会用电量预测模型研究 被引量:11
9
作者 谭显东 胡兆光 +2 位作者 李存斌 丁伟 刘达 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2007年第3期85-89,共5页
采用引入附加动量和自适应学习率的BP(Back Propagation)神经网络来构建全社会用电量预测模型,此模型有效地解决了标准BP神经网络容易陷入局部极小点和收敛速度慢的问题,并且能够很好地解决全社会用电量与其影响因素之间复杂的非线性... 采用引入附加动量和自适应学习率的BP(Back Propagation)神经网络来构建全社会用电量预测模型,此模型有效地解决了标准BP神经网络容易陷入局部极小点和收敛速度慢的问题,并且能够很好地解决全社会用电量与其影响因素之间复杂的非线性关系.利用MATLAB7.0对该模型进行了设计,并用设计好的模型对1986~2005年的全社会用电量及GDP数据进行了仿真,仿真结果表明该模型收敛速度快、拟合效果好、泛化能力强、预测精度高.运用该模型对2006年全社会用电量进行了预测,预测结果表明该模型具有一定的实用价值. 展开更多
关键词 BP神经网络 全社会用电量 预测 动量项 自适应学习速率
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引入动量项的变步长BP网络预测算法 被引量:12
10
作者 刘莉 刘强 +2 位作者 靳鸿 陈昌鑫 霍新明 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期102-105,共4页
针对标准的BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小值从而使网络误差增大的问题,提出了引入动量项的变步长BP网络预测算法。该算法在引入动量项因子的基础上,改变学习速率的步长,将改进的BP网络算法应用在预测上,通过仿真实验,得出了传... 针对标准的BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小值从而使网络误差增大的问题,提出了引入动量项的变步长BP网络预测算法。该算法在引入动量项因子的基础上,改变学习速率的步长,将改进的BP网络算法应用在预测上,通过仿真实验,得出了传统BP算法与改进BP算法的误差性能曲线。仿真验证表明,改进的BP神经网络有效地加快了收敛速度,而且使网络误差避免陷入局部最小值,预测效果更好。 展开更多
关键词 BP 神经网络 动量项 步长 收敛 预测
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改进BP算法在模糊神经网络中的应用 被引量:14
11
作者 房振勇 游文虎 冯汝鹏 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1321-1324,共4页
引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现... 引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 BP算法 模糊神经网络 动量因子
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基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型研究 被引量:8
12
作者 陆王琳 李蔚 +3 位作者 盛德仁 陈坚红 袁镇福 岑可法 《热力发电》 CAS 北大核心 2006年第7期18-20,共3页
提出了一种基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型,即在标准BP算法中引入动量因子和自适应学习速率,以减少收敛振荡过程,加快学习速度。选用某电厂300MW机组主给水流量实时数据进行网络训练学习和校核,分析了输入和隐含层节点数... 提出了一种基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型,即在标准BP算法中引入动量因子和自适应学习速率,以减少收敛振荡过程,加快学习速度。选用某电厂300MW机组主给水流量实时数据进行网络训练学习和校核,分析了输入和隐含层节点数、学习样本数和动量因子对模型预测精度的影响。实例分析表明,该模型有较好容错性,能满足火电机组性能分析的要求。 展开更多
关键词 BP神经网络 预测模型 火电厂 动量因子 自适应
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动量项盲源分离算法及其性能优化策略 被引量:9
13
作者 欧世峰 耿超 高颖 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期42-48,共7页
动量项技术是用来改善自适应盲源分离算法分离性能的有效手段,但算法在融入动量项后,其收敛特性对于动量因子的选取数值较为敏感,且算法的稳态性能仍要受到步长参数的限定.本文首先给出了动量项盲源分离算法的设计原理,分析了现有算法... 动量项技术是用来改善自适应盲源分离算法分离性能的有效手段,但算法在融入动量项后,其收敛特性对于动量因子的选取数值较为敏感,且算法的稳态性能仍要受到步长参数的限定.本文首先给出了动量项盲源分离算法的设计原理,分析了现有算法存在的两个缺陷性问题;然后利用梯度下降法构造了具有在线调整特性的动量因子自适应迭代规则,通过对动量因子的实时更新以消除固定动量因子算法的性能缺陷;在此基础上,基于凸组合理论设计了不同步长参数下两个变动量因子算法的自适应优化组合方案,从而在一定程度上缓解了步长参数对于算法性能的限定.在不同环境下进行的仿真实验表明,本文针对动量项盲源分离算法所设计的优化策略能够有效消除其所存在的缺陷问题,在确保快速收敛的同时,又能获取较小的稳态误差. 展开更多
关键词 盲源分离 动量项 动量因子 凸组合 步长
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基于改进BP神经网络的道路交通事故预测 被引量:14
14
作者 刘卫宁 王鹏 +1 位作者 孙棣华 解佳 《计算机系统应用》 2010年第10期177-181,共5页
道路交通事故因受多种随机因素的影响而呈现出非线性的特点,传统的线性分析方法无法完全揭示其内涵。在分析道路交通事故与人、车、路等因素关系的基础上,利用神经网络具有描述非线性特性的能力,将影响交通事故的多种因素综合起来建立... 道路交通事故因受多种随机因素的影响而呈现出非线性的特点,传统的线性分析方法无法完全揭示其内涵。在分析道路交通事故与人、车、路等因素关系的基础上,利用神经网络具有描述非线性特性的能力,将影响交通事故的多种因素综合起来建立了基于改进BP神经网络的道路交通事故预测模型。选取人口密度、路网密度和机动车辆密度作为交通事故预测模型的输入神经元,采用道路交通综合死亡率作为道路交通事故的输出评价指标,对道路交通事故进行预测。实验结果表明,该预测模型能很好地适用于道路交通事故预测,验证了该模型的可行性和有效性。 展开更多
关键词 交通事故 预测 神经网络 动量因子 自适应学习率
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改进BP神经网络在交通事故预测中的研究 被引量:21
15
作者 陈海龙 彭伟 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期61-68,共8页
交通事故严重程度受多种因素的影响,适合用人工神经网络来建模预测.因为标准BP(Back Propagation,BP)神经网络具有收敛较慢的缺陷,所以在自适应学习和附加动量因子改进BP神经网络^([1])基础上做了进一步的优化改进,使附加动量因子也具... 交通事故严重程度受多种因素的影响,适合用人工神经网络来建模预测.因为标准BP(Back Propagation,BP)神经网络具有收敛较慢的缺陷,所以在自适应学习和附加动量因子改进BP神经网络^([1])基础上做了进一步的优化改进,使附加动量因子也具有自学习性.利用改进后的BP神经网络算法,选取英国利兹市的公开交通事故数据集,用影响交通事故严重程度的多种影响因素和事故严重程度构建并训练神经网络,并对最新数据进行预测.通过大量的实验对比收敛速度和预测结果,验证了改进后的算法具有更快的收敛速度和更高的预测准确率. 展开更多
关键词 BP神经网络 动量因子 自学习 交通事故
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改进型BP-网络的岩溶塌陷预测评价 被引量:13
16
作者 李忠 张耀文 李海君 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第1期1-6,共6页
为了解决多因素影响下岩溶塌陷预测评价问题,采用改进型BP-神经网络方法,推导带参数的神经网络公式,分析学习因子、动量因子和陡度因子的变化对系统收敛性的影响,确定最优的参数组合,并以唐山市区为例,建立了岩溶塌陷安全性评价模型.研... 为了解决多因素影响下岩溶塌陷预测评价问题,采用改进型BP-神经网络方法,推导带参数的神经网络公式,分析学习因子、动量因子和陡度因子的变化对系统收敛性的影响,确定最优的参数组合,并以唐山市区为例,建立了岩溶塌陷安全性评价模型.研究结果表明:基于改进型BP-神经网络的岩溶塌陷预测与实际情况吻合很好.该成果对中国地震多发区和地下水严重开采区的岩溶塌陷预测具有借鉴作用. 展开更多
关键词 岩溶塌陷 预测评价 指标体系 改进型BP-神经网络 动量因子 学习因子 陡度因子 唐山市
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自适应动量项BP神经网络盲均衡算法 被引量:14
17
作者 王华 程海青 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第6期1297-1300,共4页
为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变... 为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变化情况,自适应调节BP神经网络的动量项,充分发挥动量项在避免网络训练陷于较浅的局部极小点的优势。仿真实验结果表明,该算法在稳定性及收敛性能上均优于固定动量BP神经网络盲均衡算法。 展开更多
关键词 盲均衡 误差反传算法 神经网络 自适应算法 动量项
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基于BP神经网络的图像识别研究 被引量:19
18
作者 张海波 董槐林 +1 位作者 龙飞 郭世可 《计算机与现代化》 2008年第5期17-19,共3页
BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,因而在数字图像识别领域有着广泛的应用。本文在经典BP神经网络的基本算法的基础上,对BP算法的参数设置进行了优化,实现了一种基于分类的改进BP神经网络算法。通过探讨BP神经网络在数字图... BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,因而在数字图像识别领域有着广泛的应用。本文在经典BP神经网络的基本算法的基础上,对BP算法的参数设置进行了优化,实现了一种基于分类的改进BP神经网络算法。通过探讨BP神经网络在数字图像分类识别中的应用,详细考察了各种参数对识别效果的影响。实验结果证明改进后的算法有很好的实用价值。 展开更多
关键词 BP神经网络 动量因子 图像识别
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基于动量因子优化学习率的BP神经网络PID参数整定算法 被引量:15
19
作者 胡黄水 赵思远 +2 位作者 刘清雪 王出航 王婷婷 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2020年第6期1415-1420,共6页
针对传统BP神经网络学习过程中学习率选取过大导致振荡的问题,提出一种新的BP神经网络PID(比例-积分-微分)参数自适应整定算法.采用BP神经网络对PID参数进行自适应调节和优化,并利用动量因子优化学习率和增加动量项抑制BP神经网络训练... 针对传统BP神经网络学习过程中学习率选取过大导致振荡的问题,提出一种新的BP神经网络PID(比例-积分-微分)参数自适应整定算法.采用BP神经网络对PID参数进行自适应调节和优化,并利用动量因子优化学习率和增加动量项抑制BP神经网络训练中出现的振荡现象,以加快收敛速度.实验结果表明,该算法有效缓解了振荡现象,加快了算法的收敛速度. 展开更多
关键词 PID参数自整定 神经网络 学习率 动量因子
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奇对称误差函数变动量因子盲均衡算法 被引量:3
20
作者 邢丽坤 伍龙 郭业才 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第27期117-119,共3页
在分析奇对称误差函数判决反馈盲均衡算法(OFA-DFE,Odd symmetry error Function blind equalization Algorithmbased Decision Feedback Equalizer)基础上,提出了基于奇对称误差函数变动量因子判决反馈动量盲均衡算法(VMFMO-FA-DFE,Var... 在分析奇对称误差函数判决反馈盲均衡算法(OFA-DFE,Odd symmetry error Function blind equalization Algorithmbased Decision Feedback Equalizer)基础上,提出了基于奇对称误差函数变动量因子判决反馈动量盲均衡算法(VMFMO-FA-DFE,Variable Momentum Factor Momentum OFA-DFE)。该算法采用具有奇对称性的误差函数来减少均衡器的均方误差,利用变因子的思想对动量项进行控制,并把变动量因子引入到判决反馈算法中,对判决反馈的前向权进行调整,以进一步提高算法的性能。水声信道的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的均方误差。 展开更多
关键词 盲均衡 判决反馈 变动量因子 动量 水声信道
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