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Artículo

Neural Network Optimization Method and Its Application in Information ProcessingMétodo de optimización de redes neuronales y su aplicación en el tratamiento de la información

Resumen

La teora de las redes neuronales es la base del procesamiento paralelo de informacin masiva y de la computacin paralela a gran escala. La red neuronal no slo es un sistema dinmico altamente no lineal, sino tambin un sistema de organizacin adaptativo, que puede utilizarse para describir el comportamiento inteligente de la cognicin, la toma de decisiones y el control. El propsito de este trabajo es explorar el mtodo de optimizacin de la red neuronal y su aplicacin en el procesamiento de la informacin. Este trabajo utiliza la caracterstica de la red neuronal de mapa de caractersticas SOM para preservar el orden topolgico para estimar la direccin de llegada de la seal de matriz. Para la estimacin de la direccin de llegada de seales de fuente nica en el procesamiento de seales de array, este trabajo establece un array lineal uniforme y modelos de array arbitrarios basados en el vector de diferencia de distancia para detectar DOA. La relacin entre el vector DDOA y el ngulo de direccin de llegada se considera un mapeo del espacio DDOA al espacio AOA. Para este mapeo, a travs de la derivacin y el anlisis, se encuentra que hay una distribucin topolgica similar entre las dos variables de la seal muestreada. En este trabajo, la red se entrena mediante seales de fuentes simuladas distribuidas uniformemente y, a continuacin, la red entrenada se utiliza para realizar pruebas de efecto de estimacin de AOA en seales simuladas sin ruido, seales simuladas con ruido gaussiano y seales medidas de fuentes sonoras en el lago. Se comparan la red neuronal y los algoritmos de clasificacin multiseal. En este trabajo se propone un mtodo de estimacin del DOA mediante una red neuronal SOM de dos capas y se verifica tericamente la fiabilidad del mtodo. La investigacin experimental muestra que cuando la relacin seal-ruido cae de 20dB a 1dB en el experimento con ruido gaussiano, el error absoluto de la prediccin del DOA es pequeo y la fluctuacin no es grande, lo que indica que el efecto de prediccin del mtodo de optimizacin de la red SOM establecido en este trabajo no vara. La relacin seal/ruido disminuye y se reduce, y tiene una gran capacidad de adaptacin al ruido.

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