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J-GLOBAL ID：201702218412337204   整理番号：17A1317133

状態遷移法に基づく正弦波ベースニューラルネットワークフィルタ設計【JST・京大機械翻訳】

Design on the Filter Based on the Sine Basis Function Neural Networks Optimized by State Transition Algorithm

著者 (1件)： Li Zhe (新疆大学网絡与信息技術中心,新疆烏魯木斉,830046)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 2  ページ： 441-444  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 一般的なフィルタ設計法の欠点を改善するために,理想的フィルタの振幅応答を近似するために,基底関数ニューラルネットワークの線形結合を用いて,基底関数ニューラルネットワークの重みを最適化するために,状態遷移アルゴリズムを用いて,実際のフィルタの振幅応答を理想的フィルタの振幅応答に近似した。本論文では,状態遷移アルゴリズムに基づく正弦波基底関数ニューラルネットワークフィルタの設計モデルを確立した。窓関数法によって設計されたフィルタと比較して,上記のモデルはより良い性能を有し,実験結果は,状態遷移アルゴリズムの最適化重みづけ法が,従来の基底関数ニューラルネットワークモデルの重みづけを決定することが困難であり,収束速度が遅いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フィルタ設計 ,  窓関数 ,  *フィルタ ,  最適化 ,  重みづけ ,  基底関数 ,  アルゴリズム ,  *正弦波 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 収束速度 ,  神経回路網モデル ,  設計モデル ,  線形結合 ,  *状態遷移 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： State transition algorithm(STA) ,  Sine basis function ,  Neural networks ,  Filter ,  Optimal weights

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 状態遷移 ,  正弦波 ,  設計