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基于时钟循环神经网络的功率放大器的行为建模方法

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本发明公开了一种基于时钟循环神经网络的功率放大器的行为建模方法，克服普通的神经网络模型迭代次数较多、对于长期记忆效应表现差等问题。本方法利用循环神经网络的输出除了与即时输入有关，也与历史输入有关的特点，用来描述功率放大器的记忆效应。在此基础上又将普通循环神经网络隐含层的权重划分为若干个模块，每个模块拥有自己的周期，本模块的权重只在自己的周期时更新权重，从而减少权重更新的次数以加快神经网络模型的训练。本方法能够很好地描述功率放大器的非线性特性和记忆效应，具有较高的精度。

著录项

公开/公告号CN108153943B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-23

原文格式PDF
申请/专利权人南京航空航天大学;
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申请/专利号CN201711289895.5
发明设计人邵杰;赵一鹤;刘姝;张善章;张颐婷;
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申请日2017-12-08
分类号G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);
代理人杨晓玲
地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
入库时间 2022-08-23 12:11:27

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