基于.神经网络的无线网络资源优化设计

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1、万方数据郑州大学工程硕士学位论文基于神经网络的无线网络资源优化设计图索引图1．1人工神经网络结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1图1．2生物神经元⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7图1．3层次结构神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9图1．4前馈型网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．10图1—5反馈型网络示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯10图1-6HOPFIELD神经网络结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．14图1．7连续HOPFIELD神

2、经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．15图1．8离散HOPFIELD神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．17图2-1多用户OFDM系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．22图2-2不同误比特率要求、不同用户数目下的平均比特信噪比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．26图2．3不同算法下的误比特率与平均比特信噪比的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．27图3．1节点能量之比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯33图3．2死亡节点的轮数随着簇头数目的变化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯33图3．3簇头能量消耗之比⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．34图3．4网络耗能与基站接收数据包数量之比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯35V万方数据郑州大学工程硕士学位论文基于神经网络的无线网络资源优化设计第1章人工神经网络1．1人工神经网络进程1．1．1人工神经网络简介人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，ANN)作为数学模型n1，应用类似于人类大脑的神经元进行信息处理，常常直接被简称为神经网络砼1。人工神经网络是抽象和模拟人类大脑或自然神经网络(NaturalNeuralNetwork)瞄。，能够完成对动物神经网络表现方式的模拟，存在分布式与并行数据操作模型

4、基本特征。在部分条件与技术的支持下这种人工神经网络可以对人脑神经系统对数据的分析、查找、保存能力进行模拟，所以存在学习，记忆与运算等智能型特征。非线性适应性信息处理能力是人工神经网络所特有的，人工神经网络ANN中包含输入、输出、隐三种操作单元。具体功能是：输入单元能够获取待分析研究的信息与信号；输出单元可以通过来自系统分析所得结果；最后隐单元存在于前两者间，作为一类无法从外界直观了解的单元。神经元作为其中的基础性单元，人工神经元可以完成生物神经元的简化与模拟。；图1-1人工神经网络结构图如图所示al’aN指输入的向量wl’wrl指神经元突触之间的权值b指偏置f通常为非线性

5、函数t指神经元输出万方数据郑州大学工程硕士学位论文基于神经网络的无线网络资源优化设计数学表示t=f(wa’+6)由此可见，神经元的功能在于求权向量和输入向量的内积，然后经过非线性函数厂得到一个标量结果。1．1．2人工神经网络史十九世纪四十年代，人工神经网络正式产生，在大半个世纪的时间里，人工神经网络由产生、高潮、低迷再到蓬勃发展与稳定。作为第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型，1943年，心理学家W．S．Mcculloch与数理逻辑学家W．Pitts成功建立M—P模型H3。为以后的研究工作起到了拓荒的作用。之后由心理学家D．0．Hebb于1949年提出的突触联系可变

6、的假设瞄3，使神经网络学习算法得到了一定的经验累积。属于首例把神经网络成果付诸工程实践的完整的人工神经网络，是计算机科学家Rosenblatt于1957年提出了感知机模型m1由于神经网络模型的应用广泛，在联想记忆和模式识别等方面都有很好的应用前景，因此许多的实验室包括美国军方都加入研究的行列。并在声呐信号识别方面投入了巨大的人力和物力，并获得相应的成果。1960年，B．Windrow与E．Hoff成功推出能够实现处理滤波、预测与模式辨认等功能的自适应线性单元n7

7、，并将人工神经网络的研究工作进入了一个高潮期口1。1969年一部叫做Perceptron的书n2

8、，是由美国著

9、名人工智能学者M．Minsky和S．Papert编写的，认为单层感知机不能解决诸如异或之类问题。并且推及致多层网络的感知能力也是有限的。人工神经网络是众多科研成果的产物，作为一门边缘学科，它拥有更广阔的发展前景。《控制论》n∞的作者Wiener在书中就提到了关于人脑神经元，Haken研究大量元件联合行动而产生宏观效果；计算机科学家Turing就针对提出B网络提出过的设想n引。还有一些其他的关于非线性系统“混沌”态的研究n4I。都是一种类似于生物系统的自组织行为，建立复杂系统依靠着对原件相互作用之间的联系开展的研究。在人工神经网