【摘 要】
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以提高Hopfield神经网络盲检测算法激活函数的灵活性为目标,提出一种在原点附近非线性逼近能力更优的激活函数。针对算法存在陷入局部最优的情况,利用混沌映射优良的遍历性和
【机 构】
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苏州信息职业技术学院计算机科学与技术系,南京邮电大学电子科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61302155,No.61274080);2015年苏州高职高专院校优秀科技服务团队基金资助项目(No.201509);南京邮电大学校级基金资助项目(No.NY214052)~~
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以提高Hopfield神经网络盲检测算法激活函数的灵活性为目标,提出一种在原点附近非线性逼近能力更优的激活函数。针对算法存在陷入局部最优的情况,利用混沌映射优良的遍历性和类随机性,在算法起始点利用混沌产生初始序列,在当前全局最优值不变时进行小幅度混沌扰动,以减少算法的误码性能。仿真结果表明,基于激活函数和混沌映射相结合的改进算法,能够提高神经元输入值敏感区域抗干扰能力,加快收敛速度,提高盲检测性能。
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