本書針對盲均衡理論與算法研究中初始權(quán)向量優(yōu)化的難題，以智能群算法和智能計算理論為工具，開展了盲均衡算法性能優(yōu)化的研究。主要內(nèi)容有： 基于遺傳算法(含自適應(yīng)遺傳算法、模擬退火遺傳算法和改進混合遺傳算法)優(yōu)化的正交小波類盲均衡算法； 基于混沌算法或混沌支持向量機算法優(yōu)化的正交小波加權(quán)多模盲均衡算法； 基于免疫克隆算法優(yōu)化的正交小波盲均衡算法及正交小波支持向量機盲均衡算法； 基于粒子群算法(免疫克隆粒子群算法、量子粒子群算法及動態(tài)粒子群算法)優(yōu)化的正交小波類盲均衡算法； 基于人工魚群算法(模擬退火與人工魚群變異混合算法、混沌人工魚群算法、免疫人工魚群算法、量子人工魚群算法)優(yōu)化的多模盲均衡算法； 基于DNA遺傳算法(忌搜索自適應(yīng)雙鏈DNA遺傳算法、多種群忌搜索DNA遺傳算法)優(yōu)化的多模盲均衡算法； 基于DNA智能群算法(DNA人工魚群算法、DNA遺傳蛙跳算法、DNA遺傳蝙蝠算法)優(yōu)化的多模盲均衡算法。全書結(jié)構(gòu)分明，各章自成閉環(huán)系統(tǒng)、層層遞進； 內(nèi)容既相對獨立又相互聯(lián)系，集系統(tǒng)性與新穎性于一體，是盲均衡算法智能優(yōu)化研究成果的集中體現(xiàn)。本書適合于信息與通信工程、水聲工程、控制科學(xué)與工程、智能科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科專業(yè)的研究生和科研人員閱讀。
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