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提出了一种新的前馈神经网络（N—FNN）复值盲均衡算法。新算法改变了传统均衡技术大量发送训练序列而降低系统传输的有效信息率，有效地消除码间干扰，提高了通信质量。笔者设计出新的传递函数和代价函数，利用最陡梯度下降法推导出输出层和隐层单元权值的迭代公式。通过对QAM信号进行计算机仿真，笔者提出的新算法与同类算法相比，具有均方误差收敛速度加快、误码率降低、稳态剩余误差减小等优点。