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文档简介

基于Elman神经网络的峰值检波方法反馈型神经网络：recurrentnetworksElman网络：两层反向传播网络Hopfield网络：联想记忆网络背景知识Elman网络是J.L.Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的,它是一种典型的局部回归网络(globalfeedforwardlocalrecurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向神经网络。Elman网络介绍隐层：tansing神经元；输出层：purelin神经元；效果：以任意精度，逼近任意函数；条件：在连续有限的时间内；Elman神经网络第一层反馈节点：其延迟量存储前一时刻值。既可以学习时域模式，也可以学习空域模式。既可以产生空间分类结果，也可以产生时域变化关系。Elman网络的不同之处在Matlab神经网络工具箱中，创建Elman神经网络的函数为newelm。反向传播训练算法的默认函数为trainbfg或者trainman。默认的权值和阈值的反向传播学习函数为learngdm。默认的误差性能函数为mse。网络建立后，每个网络层的权值和阈值都以Nguyen-Widrow网络层初始化方法进行初始化，实现函数为initnw。Matlab程序实现Elman网络的训练可采用train或adapt两个函数中的任意一个。当采用函数train时，每一步迭代过程按以下步骤进行：1、产生误差序列；2、确定权值和阈值的误差梯度；3、将梯度用于权值修正。Matlab程序实现训练样本集中的输入样本采用三角波调制的调幅波形;调幅度为100%;载波频率为3.18Hz（20rad/s）;调制信号频率为0.11Hz(0.67rad/s);目标向量为调制信号；用于峰值检波的Elman网络程序仿真Mse:均方误差，性能评价函数。用于峰值检波的Elman网络训练程序用于峰值检波的Elman网络检波程序从运行结果可以看出，输出信号和调制信号基本吻合，所设计的网络可以很好地完成

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