对每个DTMF分量频率都设置一个如图4所示的神经网络单元,在每个检测周期对8个神经网络单元的输出进行判断并简单分析,就可以实现DTMF解码。 四、基于改进的ADALINE神经网络的DTMF解码仿真结果 为了验证上述基于改进的ADALINE神经网络的DTMF检测算法,我们在MATLAB上使用Neural Networks Toolbox进行了仿真。 仿真条件和参数选择:...
与A11神经网络不同,ADALINE神经网络则代表了另一种技术路线。ADALINE(Adaptive Linear Neuron)神经网络是一种自适应线性单元,其特点是简单、快速、易于实现。ADALINE神经网络的核心思想是通过调整每个神经元的权重和偏置项,使其输出尽可能接近目标输出。这种调整过程通常采用梯度下降法进行优化,使得ADALINE神经网络能够适应各...
Adaline分类结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # encoding:utf-8__author__='Matter'importnumpyasnpclassAdalineGD(object):# 自适应线性神经网络:ADAptive LInearNEuron(Adaline)#---参数---# # 参数1eta:float 学习率 # 参数2n_iter:int 循环次数 #---属性---# # 属性1w_:1d_...
自适应线性神经网络Adaline 自适应线性神经网络Adaptive linear network, 是神经网络的入门级别网络。 相对于感知器, 采用了f(z)=z的激活函数,属于连续函数。 代价函数为LMS函数,最小均方算法,Least mean square。 实现上,采用随机梯度下降,由于更新的随机性,运行多次结果是不同的。 1'''2Adaline classifier34create...
第7章 ADALINE神经网络 第七章ADALINE神经网络 1 《神经网络理论及应用》第一节概述 2 《神经网络理论及应用》7.1概述 •自适应线性神经元（ADALINE）由斯坦福大学教授Widrow和他的研究生Hoff于1960年提出。•ADALINE使用的Purelin函数为线性函数，它除了可以对样本进行分类之外，还能够线性逼近。•ADALINE网络通常...
1)自适应线性神经网络(Adaline) 自适应线性神经网络(Adaptive Linear,简称Adaline) 是由威德罗(Widrow)和霍夫(Hoff)首先提出的。它与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。它采用的是W—H学习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值...
Adaline神经网络随机逼近LMS算法的仿真研究 1 引言 人工神经网络最重要的功能之一是分类。对于线性可分问题,采用硬限幅函数的单个神经元,通过简单的学习算法就可成功实现分类。即对于两个不同类中的输入矢量,神经元的输出值为0或1。但对于大多数非线性可分类,硬限幅神经元则无法完成分类功能。自适应线性元件Adaline(...
ADALINEADALINE 1 《人工神经网络及应用》《人工神经网络及应用》 7.17.1 ••自适应线性神经元自适应线性神经元((AdaptiveAdaptiveLinearLinearNeuronNeuron,, ADALINEADALINE))由斯坦福大学教授由斯坦福大学教授WidrowWidrow和他的研究生和他的研究生 HoffHoff于于19601960年提出年提出,,它与感知器的提出几乎在同一时...
神经网络自适应线性神经元Adaline的LMS算法
一种新的基于改进的ADALINE神经网络的DTMF解码器方案 一、引言 DTMF(双音多频)信号是电话网中常用的信令,无论是家用电话、移动电话还是程控交换机上,多采用DTMF信号发送接收号码。DTMF技术还可以用于电力线载波通信等场合。可见,DTMF拨号和解码在通信系统及其它方面有着广泛的应用。DTMF信号的解码目前常用的方法有两种...