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为了得到感知无线电最优决策,对感知循环、人工智能技术应用、基于遗传算法的感知引擎进行了分析。感知无线电决策机应该既考虑带宽、信号速率、功率等可变因素,又考虑费用等不可变因素。基于神经网络,提出了感知无线电决策机学习与评估模型,并研究、讨论了感知无线电知识库信息与决策机设计思路。
基于神经网络的感知无线电学习与评估研究
【摘 要】
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为了得到感知无线电最优决策,对感知循环、人工智能技术应用、基于遗传算法的感知引擎进行了分析。感知无线电决策机应该既考虑带宽、信号速率、功率等可变因素,又考虑费用等不可变因素。基于神经网络,提出了感知无线电决策机学习与评估模型,并研究、讨论了感知无线电知识库信息与决策机设计思路。
【机 构】
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贵州大学计算机科学与工程学院,贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室,中国移动通信集团贵州有限公司发展战略部
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2008年09期
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