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We study filter–based feature selection methods for classification of biomedical images. For feature selection, we use two filters — a relevance filter which measures usefulness of individual features...
该文利用连续Hopfield网络本身特点,提出基于连续复Hopfield网络的多值方形/非方形QAM信号的直接盲检测方法。首先完成多值信号盲检测的优化问题构造和能量函数的映射,设计了一个适用于该问题的激活函数。然后给出能量函数的设计与分析、盲检测信号权矩阵的配置方法及其神经元数目选择的一般规律。最后通过对方形QAM和非方形QAM信号的仿真现象展示和分析,验证了所提方法的有效性和鲁棒性。
针对复数多电平QAM信号的盲检测问题,该文提出了一个新的复数离散多电平Hopfield神经网络。该网络的实部、虚部各含一个多电平离散激励实函数。该文分析了经典两电平离散Hopfield神经网络能量函数的局限性,构造了一个新的复数多电平神经网的能量函数,并用此能量函数讨论了神经网的稳定性。当该神经网的权矩阵借助接收数据补投影算子构成时,该复数离散多电平Hopfield网络可有效地求解带整数约束的二次...
该文以n维超立方体为大规模局域连接模型的离散Hopfield网络(简称An网)为研究对象,深入讨论了这种网络的吸引特性,包括吸引子/吸引环的结构和吸引半径等,得出了具有相同结构的吸引子/吸引环具有相同的吸引特性和吸引半径,并给出了它们的吸引半径;进一步地,本文将上述讨论扩展到较为一般的离散Hopfield网络,讨论了它们的吸引子/吸引环与An网的吸引子/吸引环相同(或部分相同)的条件,以及相应的吸...
该文首先讨论了超立方体图所对应的连接矩阵的特征向量,进而深入系统地分析了以n维超立方体为大规模局域连接模型的离散Hopfield网络的吸引特性之一,稳定吸引状态的位置、数量及其分布。研究结果表明,网络连接权矩阵的特征向量及其拼接向量均为网络的吸引子或吸引环,且其在网络状态空间中具有均匀对称的分布格局。
该文提出了一种用自适应随机软反馈Hopfield神经网络来优化处理OFDM系统中峰均比(PAR)问题的新方案。通过采用一种较简单的可变动态范围的输出函数,网络的实现复杂度被降低;通过在神经元状态方程加随机扰动的方法来使神经网络能够搜索到最优的相位序列,仿真结果表明这种方法与基于传统HNN的方法相比,OFDM系统PAR性能有了极大地提高,是一种行之有效的实用方案。

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