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針對遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，介紹了對非線性校正的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。計算機(jī)
仿真結(jié)果表明了該方法的收斂速度優(yōu)越于其它傳統(tǒng)方法，且具有較強(qiáng)的魯棒性。
關(guān)鍵詞：變送器 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 非線性校正
Abstract：Genetic neural network model of solving the problem in non-linearity rectification is put forward for genetic algorithms and neural network methods. Computer simulations are given to demonstrate that the convergence rate of the model is faster than other conventional methods and possesses stronger robustness.
Key words: transmitter genetic algorithms neural network non-linearity rectification
仿真結(jié)果表明了該方法的收斂速度優(yōu)越于其它傳統(tǒng)方法，且具有較強(qiáng)的魯棒性。
關(guān)鍵詞：變送器 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 非線性校正
Abstract：Genetic neural network model of solving the problem in non-linearity rectification is put forward for genetic algorithms and neural network methods. Computer simulations are given to demonstrate that the convergence rate of the model is faster than other conventional methods and possesses stronger robustness.
Key words: transmitter genetic algorithms neural network non-linearity rectification
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