مزيل الضوضاء باستخدام الشبكات العصبية NEURAL NETWORKS BASED NOISE CANCELLER - عباس، حيدر هادي (مجلة المنصور, 2010)
يتناول هذا البحث موضوع تصميم مزيل للضوضاء باستخدام الشبكات العصبية. تم بناء برنامجين مختلفين لنوعين مختلفين من مزيلات الضوضاء ومن ثم تم فحص خصائص كلا النوعين وذلك باستخدام خوارزميات تعلم مختلفة. \ في البداية تم استخدام الخوارزمية (batch gradient descent) ولمستويات ضوضاء مختلفة. إن تأثير زيادة مستوى الضوضاء هو تدني المواصفات (أو زيادة mean square error) لكلا المنظومتين المأخوذتين بنظر الاعتبار. وباستخدام نفس خوارزمية التعلم تم بحث تأثير الخلايا العصبية للطبقة الخفية. وتبين انه من الواضح إن زيادة عدد الخلايا العصبية للطبقة الخفية سوف يؤدي إلى تدني المواصفات لكلا المنظومتين أعلاه. \ إن خوارزمية التعلم الثانية التي تم استخدامها هي (gradient descent with momentum). أن تأثير زيادة العزم هو تحسين المواصفات لكلا النوعين من مزيلات الضوضاء المقترحة. \ إن خوارزمية التعلم الثالثة التي تم استخدامها هي (gradient descent with variable learning rate) وكما في حالة زيادة العزم نجد إن زيادة معدل التعلم سوف يحسن المواصفات لكلا المنظومتين أعلاه. \ تم فحص تأثير العزم مع زيادة معدل التعلم ومن الواضح أن تأثير العزم مع زيادة معدل التعلم سوف يحسن المواصفات. \ أن خوارزمية التعلم الأخيرة التي تم استخدامها هي (resilient backpropagation) وتبين إن هذه الخوارزمية أعطت أفضل المواصفات عل الإطلاق.