Hopfield网络驱动的高效A/D转换器优化设计
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更新于2024-09-06
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本文主要探讨了Hopfield网络在A/D转换器领域的应用,由徐超作者在辽宁工程技术大学理学院进行研究。Hopfield网络,作为人工神经网络的一种,以其独特的能量函数理论为基础,能够解决优化计算问题,特别是在寻找满足特定约束条件的极小值方面展现出优势。该网络的特点是具有双向连接的网状结构,神经元的输出可以相互影响,使得连续Hopfield网络的激活函数具备连续可微且单调上升的特性,适用于优化设计。
文章的核心内容聚焦于如何利用Hopfield模型构建高效的A/D转换器。传统的A/D转换器通常涉及直接或间接转换方法,而连续Hopfield网络的应用则提供了一种创新的解决方案。通过连续Hopfield神经网络,可以以新颖的有条理的方式确定最佳参数,如归整值,从而提高转换器的收敛速度,降低局部最小值出现的可能性。这种方法使得A/D转换器在结构上更为简洁,工作效率也得到了提升。
作者强调,人工神经网络在智能化控制、非线性函数逼近以及环境参数预测评估等方面的重要性,而Hopfield网络正是这些应用中的有力工具。其在A/D转换器中的应用不仅提升了转换效率,还展示了其在实际工程中的实用价值。总结来说,这篇论文深入探讨了Hopfield网络在优化A/D转换器性能方面的潜在应用及其优势,为相关领域的研究和实践提供了新的视角和技术支持。
2019-09-20 上传
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2019-09-20 上传
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