一种双隐层反向传播神经网络

资 源 简 介

一种双隐层反向传播神经网络

详 情 说 明

双隐层反向传播神经网络是一种改进的多层感知机结构，通过增加隐藏层数量提升对复杂特征的提取能力。该网络在传统反向传播算法基础上，结合Relief算法动态计算分类权重，有效优化了特征选择过程。

在应用层面，该模型通过虚拟阵元技术实现了波达方向（DOA）的高精度估计，解决了传统方法在稀疏阵列中的分辨率限制问题。同时，其虚拟力算法被用于无线传感器网络覆盖优化，能自主调整节点位置以消除监测盲区。

信号分析模块整合了多维特征：时域分析捕捉信号幅度变化，频域分析识别成分分布，倒谱检测周期性特征，循环谱则适用于非平稳信号处理。实验在MATLAB R2009b环境中验证，结果表明该框架在参数敏感性、收敛速度和抗噪性上均有提升。

核心创新点在于将神经网络与物理层算法（如DOA估计）深度耦合，形成从信号处理到网络部署的闭环优化体系。