动量项

作品数：91被引量：322H指数：9
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基于改进BP神经网络的网络流量预测被引量：1
《通信技术》2024年第10期1059-1065,共7页周华乔 祝宏亮 孙一凡 苏红艳 王康伟 倪敬一 
国家自然科学基金(62001515);淮安市自然科学研究项目(HABL202215,HABZ202223)。
传统网络流量预测方法常面临精度不足、时间复杂度高的问题,且在处理复杂的网络流量时,难以达到理想的预测效果。为克服这些挑战,采用深度学习中的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法,并结合改进的梯度下降法,通过引入动量项与...
关键词：网络流量预测 反向传播神经网络算法 梯度下降法 动量项与变步长 预测精度 
基于修正的变步长判决反馈均衡器算法仿真研究
《通信技术》2007年第12期43-45,共3页刘冰 高俊 窦高奇 
为了适应高速数据传输的要求,达到在多径衰落无线信道上较好的抗噪声性能,可采用自适应判决反馈均衡器。文中给出了基于LMS的变步长加动量项算法,并与固定步长进行了对比,计算机仿真表明,该算法在收敛速度和稳态失调上都有所提高。
关键词：高速数据传输 自适应均衡 判决反馈 变步长 动量项 
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