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作为最常见的人工神经网络的模型,BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,具有信号向前向传播、误差向反方向传播等特点。 BP神经网络由输入层,隐含层、输出层组成,这里隐含层数可以是多个,输入层神经元数和输入数据的维数一样,输出层神经元数与需要拟合的数据数量相同,并且隐含层神经元数和隐含层的层数需要由设计

神经网络是深度学习算法的基础,是近年来随着机器学习的火热而渐渐为人们所熟知的一类深度学习算法结构的总称,基本原理是使用类似于生物神经网络信号传输的信息传递方法来自动搜索样本中的固有规律和基本属性,自组织和自适应地改变网络参数和结构,以实现优化输出的目标。其自适应、自组织和自学习特性使其在信号处理中具

好用的RBF神经网络波束形成小程序,学会使用神经网络中比BP神经网络更优秀的RBF径向基函数神经网络进行深度学习,优化波束形成中MVDR算法的最优权向量,从而达到波束形成的优化,在雷达通信,水下通信中都是值得一提的优化

RBF神经网络主要求解以下3个参数,即隐藏层到神经网络的输出层的权重、基函数的中心以及方差。 一、确定基函数中心 在确定基函数中心时,一般采用自组织选取中心学习方法,这里我们使用k均值聚类算法产生k个符合聚类的中心。 所谓的k均值聚类算法,也就是将给定的样本集按他们之间的距离大小划分为K个簇使得簇与

波束形成技术在无线通信领域,如声纳、雷达等阵列处理等领域有着不可替代的重要作用。一般而言,波束形成可以大致分为两类:传统波束形成和自适应波束形成。传统波束形成是指通过空域匹配滤波进行的常规波束形成技术;而自适应波束形成则是指利用算法对波束进行自适应的控制以达到一定的抑制干扰目的的波束形成技术。常见的