کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
447563 | 1443155 | 2014 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A new training strategy for neural network using shuffled frog-leaping algorithm and application to channel equalization
ترجمه فارسی عنوان
یک استراتژی آموزشی جدید برای شبکه عصبی با استفاده از الگوریتم شلاق زدن قورباغه و برنامه کاربردی برای تطبیق کانال
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه عصبی، الگوریتم جهش کابلی قورباغه، مقیاس کانال
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
This paper makes use of shuffled frog-leaping algorithm (SFLA) as a training algorithm to train multi-layer artificial neural network (ANN). Next, The SFLA ANNs are used for channel equalization. We, in this paper, also introduce SFLA for channel equalization that is formulated as an optimization problem. In short, this paper introduces a novel strategy for training of ANN and also proposes two novel approaches for channel equalization problem using shuffled frog-leaping algorithm (SFLA). The proposed strategies are tested both in time-invariant and time varying channels and interestingly yield better performance than contemporary approaches as evidenced by simulation results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: AEU - International Journal of Electronics and Communications - Volume 68, Issue 11, November 2014, Pages 1031–1036
Journal: AEU - International Journal of Electronics and Communications - Volume 68, Issue 11, November 2014, Pages 1031–1036
نویسندگان
Sunita Panda, Archana Sarangi, Siba Prasada Panigrahi,