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针对数字调制信号自动识别中分类器的设计，通过将决策树的方法应用到RBF中心的确定中，解决了常用算法计算量大、收敛速度慢的问题，提高了网络的学习精度和训练速度，将其应用到常用的7种数字调制信号（2ASK，4ASK，BPSK，QPSK，2FSK，4FSK，16QAM）的自动识别中，取得了好的结果。经仿真表明，使用该方法构造的神经网络，具有易于构造、可理解性好、收敛速度快且构造的网络规模较小的特点，适于工程应用。