1、“.....转入反向传播阶段。反向传播时，输出误差以种形式从最后层即输出层向输入层逐层反传，计算各层权值和阈值对总误差的影响梯度，据此对各权值和阈值进行修改。这系统中基于小波网络的数字预失真技术研究免费在线阅读，日星期性与行为模型功率放大器的非线性特日星期，反向传播时，输出误差以种形式从最后层即输出层向输入层逐层反传，计算各层权值和阈值对总误差的影响梯度，据此对各权值和阈值进行修改。在正向传播时，将已知学习样本由输入层传入，通过设置的网络结构和前次迭代的权值和阈值，经隐含层逐层处理后传到输出层，每层神经元的状态只对下层神经元的状态学习算法网络按有导师学习方式进行训练，其学习过程由两部分组成信息的正向传播和误差的反向传播。在正向传播时，将已知学习样本由输入层传入，通过设置的网络结构和前次迭代的权值和阈值，经隐含层逐层处理后传到输出层，每层神经元的状态只对下层神经元的状态产生影响......”。

2、“.....则计算输出层的误差，转入反向传播阶段。反向传播时，输出误差以种形式从最后层即输出层向输入层逐层反传，计算各层权值和阈值对总误差的影响梯度，据此对各权值和阈值进行修改。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值和阈值的调整过程是反复交替的，权值不断调整的过程也就是性谐波失真互调失真交调失真和失真功率放大器非线性的影响带内失真带外失真功率放大器的记忆效应功放的非线性技术指标压缩点三阶互调系数和三阶截断点邻信道泄露功率比误差矢量幅度功率放大二〇五年五月十日星期目录独创性声明摘要对于隐含层有二〇五年五月十日星期对于隐含层有二〇五年五月十日星期对于隐含层有二〇五年五月十日星期在本文中，隐层节点的激活函数采用如式所示的函数，该函数具有连续可导的特点，且有......”。

3、“.....其中，则。学习算法网络按有导师学习方式进行训练，其学习过程由两部分组成信息的正向传播和误差的反向传播。在正向传播时，将已知学习样本由输入层传入，通过设置的网络结构和前次迭代的权值和阈值，经隐含层逐层处理后传到输出层，每层神经元的状态只对下层神经元的状态产生影响。如果网络实际输出与期望的输出不相等，则计算输出层的误差，转入反向传播阶段。反向传播时，输出误差以种形式从最后层即输出层向输入层逐层反传，计算各层权值和阈值对总误差的影响梯度，据此对各权值和阈值进行修改。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值和阈值的调整过程是反复交替的......”。

4、“.....二〇五年五月十日星期......”。

5、“.....人们对移动通信的要求越来越高，不断追求更高的通信质量和更丰富的通信业务，移动通信正在以前所未有的速度向前发展。从世纪年代的第代模拟蜂窝移动通信开始，到年代中期以和为代表的第二代数字移动通信，再到本世纪初的第三代移动通信系统，技术的更新换代越来越快。目前，第三代移动通信已经步入大规模商用时期。量......”。

6、“.....，，其中，为输出层第个神经元对应的权向量，则各层信号之间的数学关系为对于输出层有对于隐含层有二〇五年五月十日星期在本文中，隐层节点的激活函数采用如式所示的函数，该函数具有连续可导的特点，且有，输出节点的变换函数采用如式所示的线性函数，其中，则。学习算法网络按有导师学习方式进行训练，其学习过程由两部分组成信息的正向传播和误差的反向传播。在正向传播时，将已知学习样本由输入层传入，通过设置的网络结构和前次迭代的权值和阈值，经隐含层逐层处理后传到输出层，每层神经元的状态只对下层神经元的状态产生影响。如果网络实际输出与期望的输出不相等，则计算输出层的误差，转入反向传播阶段。反向传播时，输出误差以种形式从最后层即输出层向输入层逐层反传......”。

7、“.....据此对各权值和阈值进行修改。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值和阈值的调整过程是反复交替的，权值不断调整的过程也就是网络的学习训练过程，该过程直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度或进行到预先设定的学习次数为止。由于误差逐层往回传递以修正层与层之间的权值和阈值，所以该算法称为反向传播，算法。以下采用算法推导图所示的三层网络中权值和阈值的修正公式。假设共有对训练样本，当用第个样本对网络进行训练时，网络的输出与期望输出的均方误差用表示......”。

8、“.....网络输入误差是各层权值和阈值的函数，因此调整它们可以改变误差。按照梯度下降法调整网络权值和阈值，使其沿着误差函数的负梯度方向改变，则可得权值的修正公式为其中，式中，负号表示梯度下降方向，为学习速率，且。上式中和分别为输出层和隐含层的误差信号，可分别展开为对于输出层，由式可得对于隐含层，由式可得将式和式分别代入式和......”。

9、“.....总误差设为二〇五年五月十日星期输入训练样本对，分别赋给输入向量和目标向量，计算隐含层和输出层各个单元的输出根据式计算网络实际输出向量与目标向量的误差，并计算总误差判断是否小于，若是，则求平均误差，继续步骤否则，，并转到步骤判断网络误差是否达到要求，即是否小于，若是，则转到步骤否则继续步骤判断迭代次数是否达到上限，即是否小于，若是，则迭代次数否则转到步骤根据式和计算权值修正值，然后根据权值修正公式和修正权值，转到步骤训练结束。上述过程的流程图表示形式如图所示。网络的设计网络结构的设计网络在应用时需要先确定网络的结构，网络结构的设计包括网络层数的确定和各层神经元数目的选取两方面......”。