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采用粒子群优化算法结合LMS算法来改进自适应线性网络的训练过程,改变了传统神经网络交错反复周期性循环训练样本的训练方式,可以逐个样本的进行训练来达到全局最优,从而从根本上克服了神经网络动态适应性能差的缺点。计算机仿真结果表明,改进的自适应线性网络构成的多用户检测器(简称ANN—MUD),动态适应性能明显改善,实用性大大增强。