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基于PLS快速剪枝法的神经网络盲均衡盲均衡神经网络拓扑结构快速剪枝 2012/5/23

针对利用前馈神经网络实现盲均衡的网络拓扑结构选择缺乏依据的问题，利用均衡初始阶段收集的有限长样本数据，根据隐含层的输出信息，通过ＰＬＳ快速剪枝法一次性剪掉多余节点，获得了最优的网络拓扑结构，同时完成了对网络权系数的初始化．在此基础上利用梯度下降算法继续对网络进行训练，实现了对信道特性的跟踪和补偿．计算机仿真结果表明，该方法相对于普通剪枝算法计算复杂度低，且具有良好的均衡性能。