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PSOBPlunwen
- 基于PSO的BP训练算法论文：在BP训练算法中，关于变权值、学习速率、步长的问题已被广泛地研究，几种基于启发式改进的技术也表明具有改善训练时间以及避免陷入局部最小的明显效果。这里BP训练过程由基于PSO同时优化log—Sigmoid函数与网络权值的新算 法(PSO。GainBP)实现。实验结果表明，PSO—GainBP比传统基于PSO的BP算法在网络训练方面具有更好的性能。-PSO based on the BP training algorithm Papers: In the BP tr
anewLMSalgorithm
- 本文对变步长自适应滤波算法进行了讨论,建立了步长因子μ与误差信号e(n) 之间另一种新的非线性函数关系. 该函数比已有的sigmoid 函数简单,且在误差e(n)接近零处具有缓慢变化的特性,克服了Sigmoid 函数在 自适应稳态阶段步长调整过程中的不足. 由此函数本文得出了另一种新的变步长自适应滤波算法,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响. 该算法有较好的收敛性能且计算量少. 计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的收敛性能优于已有的算法.-In this pap
SigmoidFunction
- bp神经网络中sigmoid函数纤细介绍文档-bp neural network sigmoid function fine introduction document
A-Novel-Variable-Step-Size-NLMS-Algorithm-and-Its
- By building the generalized Sigmoid function relationship between normalized step-size and the power of error signal, a novel variable step-size NLMS algorithm is proposed. It is proved that the step-size of NPVSS-NLMS changes as the new algorith
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- 一种新的变步长LMS自适应滤波算法，本文通过建立步长因子L与误差信号之间的非线性函数关系,提出了一种新的变步长LMS(Least Mean Square)算法.该算法具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,且克服了S函 数变步长LMS算法(简称SVSLMS算法)在自适应稳态阶段L(n)取值偏大的缺陷.理论分析和计算机仿真结果表明 该算法的性能优于SVSLMS算法. -By building a nonlinear function relationshi
IMAGE-ENHANCEMENT-USING-SIGMOID-FUNCTTION
- IMAGE ENHANCEMENT BY USING SIGMOOID FUNCIOON