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函数链的一种新学习算法

电声技术 1995年第1期19卷 2-4页

作者：全庆一李承恕张忠平北方交通大学电子部三所

本文提出了函数链的一种新学习算法，与传统的学习算法相比，这种新算法明显地缩短了网络的学习时间。

关键词：神经网络函数链 δ算法

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函数链及其在语音识别中的应用

电声技术 1994年第2期18卷 2-4页

作者：全庆一张忠平文成义北方交大现代通信研究所西安电子科技大学

本文根据加权倒谱距离测度，提出了一种用于非特定人语音识别的函数链神经网络。此网络与多层感知器（ＭＬＰ）相比，不仅具有较高的识别率，而且大大缩短了网络的学习时间。我们采用６人（３男、３女）的语音数据对汉语十个数字进行了... 详细信息

本文根据加权倒谱距离测度，提出了一种用于非特定人语音识别的函数链神经网络。此网络与多层感知器（ＭＬＰ）相比，不仅具有较高的识别率，而且大大缩短了网络的学习时间。我们采用６人（３男、３女）的语音数据对汉语十个数字进行了实验，正确识别率为９３．７％。

关键词：语音识别神经网络函数链应用

基于凸集投影原理的函数链神经网络及其学习问题的研究

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中国铁道科学 1998年第3期19卷 10-17页

作者：周尚明贾利民张锡第铁道部科学研究院

利用凸集投影理论深入研究了函数链神经网络（ＦＬＮＮ）的学习问题，给出了相应的学习算法，并对算法的松弛形式进行了详尽的分析。由于采用了投影技术，网络的学习速度要比δ规则快得多，本文最后给出的仿真结果验证了该算法的稳定性... 详细信息

利用凸集投影理论深入研究了函数链神经网络（ＦＬＮＮ）的学习问题，给出了相应的学习算法，并对算法的松弛形式进行了详尽的分析。由于采用了投影技术，网络的学习速度要比δ规则快得多，本文最后给出的仿真结果验证了该算法的稳定性和有效性。

关键词：凸集投影函数链神经网络 FLNN

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基于广义逆和相关阵学习法的函数链神经网络

模式识别与人工智能 1993年第1期6卷 71-75页

作者：陈松灿肖勇

基于函数链神经网络的非线性系统稳态模型辨识及应用

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基础自动化 1998年第4期5卷 12-14页

作者：卢玲杭州联合信息技术有限公司 310012

利用函数链神经网络的非线性映射能力和快速收敛特性，将良好的推广能对视为网络评价函数的约束条件，以改善网络的泛化特性，提高系统的稳态辨识精度，仿真和实际应用结果表明，具有收敛快，辨识精度高，所需样本少等优点。该方法在SO... 详细信息

利用函数链神经网络的非线性映射能力和快速收敛特性，将良好的推广能对视为网络评价函数的约束条件，以改善网络的泛化特性，提高系统的稳态辨识精度，仿真和实际应用结果表明，具有收敛快，辨识精度高，所需样本少等优点。该方法在SO3磺化过程非线性系统建模中得到应用。

关键词：函数链神经网络稳态模型非线性系统系统辨识

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用函数链神经网络建立油气水层解释模型

录井技术 2000年第4期11卷 8-12页

作者：龙铄禺辽河油田地质录井公司

为了克服用BP网络建模进行油气水层评价存在的误差,采用函数链神经网络建立识别模型。该文介绍了用此方法建立的三个模型:气测解释模型、地质测井综合解释模型、气测地质测井综合解释模型,并介绍了现场及完井后的解释评价情况。网络采... 详细信息

为了克服用BP网络建模进行油气水层评价存在的误差,采用函数链神经网络建立识别模型。该文介绍了用此方法建立的三个模型:气测解释模型、地质测井综合解释模型、气测地质测井综合解释模型,并介绍了现场及完井后的解释评价情况。网络采用增强输入模式的方法,用单层网络训练样本,达到了理想效果,三个模型的识别率都是100%。

关键词：函数链神经网络模式识别油气层综合解释

利用窗口处理函数链扩充Windows应用软件功能

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计算机世界月刊 1993年第11期 18-19页

作者：黎峰

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相干光传输系统非线性均衡算法研究

相干光传输系统非线性均衡算法研究

作者：雷平平电子科技大学

学位级别：硕士

当前互联网技术的发展态势愈加蓬勃,5G移动通信、人工智能云计算和物联网技术等新型技术的研究也正如火如荼地开展着。这些新技术的发展催生了无数的网络新业务,如网络直播、4K超高清电视、导航及自动驾驶等等,这对承担互联网主要流量... 详细信息

当前互联网技术的发展态势愈加蓬勃,5G移动通信、人工智能云计算和物联网技术等新型技术的研究也正如火如荼地开展着。这些新技术的发展催生了无数的网络新业务,如网络直播、4K超高清电视、导航及自动驾驶等等,这对承担互联网主要流量的光纤骨干网是一个巨大的挑战。观此种种,光通信系统的未来发展毫无疑问是以大容量、高速率以及长距离为导向的。高阶调制格式是增加光通信速率的主要手段之一,但是它对相位变化敏感;除此之外,使用密集波分复用增大带宽也是一种方式,但它也有许多技术上的难关需要突破。长距离光通信最棘手的问题就是光纤克尔效应累积的非线性相位噪声,它会使信号发生畸变;而密集波分复用系统中的非线性效应严重,大大限制了信号的传输距离。所以补偿信号的非线性损伤是发展骨干光网络面临的一个难题。目前对抗非线性效应的主要方法是数字后向传播算法,其本质是通过对损伤信号进行虚拟的光纤反向传播,但极高的计算复杂度使得它难以用于实时的高速率光传输。人工智能算法在过去几年里飞速发展,被引入到光通信中解决各类问题。本文主要探讨人工智能算法在非线性噪声均衡上的应用;研究了改进的深度神经网络对非线性效应的均衡能力,提出了一种性能优异的单层函数链神经网络,函数链神经网络可以看成一个扁平化的深度神经网络,通过求广义逆的方式即可完成快速训练。该方法在均衡性能上优于改进的深度神经网络均衡器,并具有更加低的复杂度。针对波分复用系统中的非线性效应,提出了一种联合均衡的方式,该方式普遍适用于各类神经网络在波分复用系统中的均衡;并提出了使用迁移学习的方式对深度神经网络均衡器进行训练,使得均衡器在波分复用系统中的训练开销大大降低。基于联合均衡和迁移学习的神经网络非线性均衡有望在未来的应用当中成为一种可选的非线性效应对抗方案。

关键词：相干光通信神经网络函数链联合均衡迁移学习

Service Function Chain in Small Satellite-Based Software Defined Satellite Networks

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China Communications 2018年第3期15卷 157-167页

作者： Taixin Li Huachun Zhou Hongbin Luo Qi Xu Si Hua Bohao Feng Beijing Jiaotong University Beijing 100044 China Beihang University Beijing 100191 China

Software Defined Satellite Networks(SDSN) are proposed to solve the problems in traditional satellite networks, such as time-consuming configuration and inflexible traffic scheduling. The emerging application of small satellite and research of SDSN make it possible for satellite networks to provide flexible network services. Service Function Chain(SFC) can satisfy this need. In this paper, we are motivated to investigate applying SFC in the small satellite-based SDSN for service delivery. We introduce the structure of the multi-layer constellation-based SDSN. Then, we describe two deployment patterns of SFC in SDSN, the Multi-Domain(MD) pattern and the Satellite Formation(SF) pattern. We propose two algorithms, SFP-MD, and SFP-SF, to calculate the Service Function Path(SFP). We implement the algorithms and conduct contrast experiments in our prototype. Finally, we summarize the applicable conditions of two deployment patterns according to the experimental results in terms of hops, delay, and packet loss rate.

关键词：卫星网络网络服务软件定义函数链应用程序服务功能对比实验损失评价