Choosing Neural Equalizers Using Genetic Algorithm

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2015, 2015

3659673536 / 9783659673535

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Genetic Algorithm and Artificial Neural Networks have been combined to solve several problems in last two decades. The first one have been used to help find parameters and topology decision of the second one, or to cope with learning algorithm limitations. Some problems demand the application of neural networks as alternative solution to solve them, but studies that develop a methodology to indicate the best neural architecture suitable for a specific application is rare to be found in the literature. In this work we apply genetic algorithm to search for neural weights and use this information to indicate the best structure and measure the efficiency of the learning algorithm. We used a channel equalization problem as an example to test the proposed methodology. The results obtained from this application are very promising. 56 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783659673535

Título
Choosing Neural Equalizers Using Genetic Algorithm
Autor
Tiago Mota
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2015
Año de publicación
2015
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3659673536
ISBN 13
9783659673535
Peso del artículo
102 gramos
Dimensiones
220x150x4 mm

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