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时间:2019-02-28
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1、上海交通大学硕士学位论文摘要基于免疫二次应答原理的径向基网络在动态问题中的应用摘要径向基函数神经网络是一种具有局部逼近能力的前向神经网络,其各节点具有局部逼近、分布式处理以及训练灵活的特点,适用于复杂的非线性系统的问题中。然而,目前的RBF网络训练算法通常以静态训练为主,不适合于动态追踪环境下的应用;同时这些训练算法也存在收敛速度慢的不足。本文针对这些问题展开了系列研究,主要工作包括:首先,提出了基于免疫二次应答的RBF网络训练算法。该算法有两个创新点:一.借鉴免疫原理,特别是免疫记忆机制和二次应答机制,利用RBF网络训练过程中保留的相关信息构建疫苗
2、库、设计免疫算子。免疫算子的操作优化了RBF网络的训练效率,疫苗库的存在使得算法能够迅速应对曾经出现过的问题,极大提升了训练速度。二.分两阶段训练RBF网络。指出不同宽度的节点在网络训练中的不同作用,针对动态问题中的稳定部分和突变部分作不同强度的训练,从而极大地提升了训练效率,降低了算法整体的计算复杂度。其次,研究基于免疫二次应答的动态RBF网络训练算法在CDMA多用户检测中的应用。该多用户检测器平衡了收敛速度和计算复杂度之间的关系,以较小的代价获得较高的检测性能,克服了目前基于RBF网络算法的多用户检测器普遍存在的解决动态问题能力不强的不足,初步证
3、明在解决动态多用户检测问题中表现出了优异的性能。最后,研究基于免疫二次应答的动态RBF网络训练算法在OFDM信道第I页上海交通大学硕士学位论文摘要均衡中的应用。OFDM通过采用允许子信道频谱重叠,但又互不影响的频分复用的方法来并行传送数据,能得到较高的频谱利用率及较强地抗多径选择衰落的能力。该均衡器平衡了收敛速度和计算复杂度之间的关系,在实时变化的信道环境下,仍能以较快地速度完成RBF网络的训练,得到性能优秀的OFDM信道均衡器。关键词:免疫算法,径向基函数,二次应答,动态系统,多用户检测,信道均衡第II页上海交通大学硕士学位论文ABSTRACTAP
4、PLICATIONOFRBFNETWORKBASEDONIMMUNESECONDARYRESPONSEPRICINPLETODYNAMICSYSTEMSABSTRACTTheRBFNeuralNetworkisafeed-forwardneuralnetworkmodelwiththecapacityoflocalapproximation,distributedprocessingandflexibletraining,soitcanbeusedincomplicatednon-linearsystems.However,presentRBFtra
5、iningalgorithmsareappliedmainlyinstatictraining,whichareunsuitableforapplicationsindynamictracingproblems;furthermore,thesealgorithmshavethedisadvantageofslowconvergence.Themainworkinthispapersummarizedasfollows:Firstly,anovelRBFtrainingalgorithmbasedonimmunesecondaryresponseis
6、proposed.Twoinnovationsare:1.Inspiredbyimmuneprinciples,especiallytheimmunememorymechanismandsecondaryresponsemechanism,immunelibraryisconstructedandimmuneoperatorsaredesignedtomakefulluseofrelatedinformationduringtraining.ImmuneoperatorsimprovetheefficiencyofRBFtraining,whilei
7、mmunelibraryacceleratesthetrainingspeedthroughrapidresponsetosimilarproblems.2.Two-steptrainingbasedondifferentusageofdifferentneuronwidthisproposed,whichtakesdifferentintensiveleveloftrainingtothestablepartandchangingpartofthedynamicmodelinordertolowercomputationalcomplexityan
8、denhanceconvergence.Secondly,aCDMAmultiuserdetectorbas
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