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J-GLOBAL ID：201702223820855536   整理番号：17A1781260

SPM非線形波形歪の補償性能に及ぼすニューラルネットワークのニューロンの数の影響【Powered by NICT】

Effect of number of neurons of a neural-network on compensation performance of SPM non-linear waveform distortion

著者 (3件)： Fumumoto Yuta (Dept. of Electronics and Bioinformatics, School of Science and Technology, Meiji Univ., 1-1-1, Higashimita, Tama-ku, Kawasaki, Kanagawa, 214-8571 Japan) ,  Owaki Shotaro (Dept. of Electronics and Bioinformatics, School of Science and Technology, Meiji Univ., 1-1-1, Higashimita, Tama-ku, Kawasaki, Kanagawa, 214-8571 Japan) ,  Nakamura Moriya (Dept. of Electronics and Bioinformatics, School of Science and Technology, Meiji Univ., 1-1-1, Higashimita, Tama-ku, Kawasaki, Kanagawa, 214-8571 Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： OECC/PGC 2017  ページ： 1-2  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自己位相変調(SPM)による非線形波形歪の等化性能に及ぼすニューラルネットワーク(NN)のニューロンの数の影響を調べた。数値シミュレーションは,より重い波形歪はNNの隠れ層が,性能は入力層ニューロンの数を変化させることにより改善されないでニューロンを必要とすることを明らかにした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューロン ,  等化 ,  *波形歪 ,  自己位相変調 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  数値シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： SPM ,  非線形 ,  波形歪 ,  補償 ,  ニューラルネットワーク ,  ニューロン ,  数