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1.
采用高功率射频信号内部互调失真的包络特性检测与比较技术,对射频功率带外信号进行检测和估计。设计用于高功率射频放大器前馈技术线性化的一个带外信号检测器。探讨如何进行射频载波抵消以及检测放大器互调失真信号。 相似文献
2.
3.
该文提出了一种基于麻雀搜索算法结合深度前馈神经网络(SSA-DFN)的近红外光谱模型转移方法。使用深度前馈神经网络拟合不同仪器采集到的光谱之间的非线性函数映射,并将麻雀搜索算法用于网络各层连接权值和阈值的初始化,通过种群中个体位置的迭代更新,求得连接权值和阈值的最优初始值;通过多次调整深度前馈神经网络模型的超参数,使网络拟合效果趋于最优,最终确定转移函数。为验证方法的有效性,分别从烟叶近红外光谱谱图、主成分投影和预测结果的角度,将SSA-DFN方法与分段直接校正算法(PDS)、典型相关性分析算法(CCA)转移前后的效果进行了对比。结果表明SSA-DFN方法转移后的从机光谱与原主机光谱重合度最高,转移后主、从机总糖、烟碱含量的预测结果差异不显著,预测平均误差从8.32%、9.15%分别降至4.65%、4.82%,预测均方根误差(RMSEP)和决定系数(R2)等指标均优于PDS和CCA,取得了最佳的转移效果,可满足企业需求。结果表明该方法是一种有效的模型转移方法。 相似文献
4.
5.
前向神经网络的神经元分层逐个线性优化快速学习算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种新的前向神经网络快速分层学习算法.在此学习算法中,其优化策略为对输出层和隐层神经元的连接权值交替优化.对输出层权值优化算法采用基于广义逆的最小二乘递推算法,对隐层神经元的连接权值采取则对每个神经元逐个进行优化,而且采用正交变换加快每一步学习的计算速度和提高算法的数值稳定性.当学习过程停滞时采用随机扰动的方法摆脱过早收敛.数值实验表明,与BP动量因子法、牛顿型方法和现有的分层优化算法相比,新算法不仅学习速度快学习时间短,而且当网络规模增大时仍然比较有效. 相似文献
6.
Chang‐Woo Kim 《ETRI Journal》2006,28(3):386-388
Monolithic SiGe heterojunction bipolar transistor (HBT) variable gain amplifiers (VGAs) with a feedforward configuration have been newly developed for 5 GHz applications. Two types of the feedforward VGAs have been made: one using a coupled‐emitter resistor and the other using an HBT‐based current source. At 5.2 GHz, both of the VGAs achieve a dynamic gain‐control range of 23 dB with a control‐voltage range from 0.4 to 2.6 V. The gain‐tuning sensitivity is 90 mV/dB. At VCTRL= 2.4 V, the 1 dB compression output power, P1‐dB, and dc bias current are 0 dBm and 59 mA in a VGA with an emitter resistor and ‐1.8 dBm and 71mA in a VGA with a constant current source, respectively. 相似文献
7.
8.
本文在人工神经网络中引入模糊集理论,提出一种模糊自适应BP算法。通过奇偶校验和EEG异常波形检测两上实例,验证了新算法在学习速度与性能上都优于传统的BP和虎法。 相似文献
9.
10.