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| 1 | 基于RBF神经网络的认知无线电认知引擎设计显示文摘认知无线电(CR)是一种智能无线通信系统,它能根据环境变化、业务需求动态调整参数,提高系统性能,其核心技术是认知引擎的设计。认知引擎可引入人工智能领域的推理与学习方法来实现CR的感知、自适应与学习能力。为适应变化的无线环境和用户需求,提出基于径向基神经网络(RBF)的CR认知引擎设计方法,该法通过对经验知识和环境的学习,重配置通信参数,以达到资源合理分配,提高系统性能。该引擎由两层RBF神经网络组成,外层神经网络学习全局属性,内层神经网络学习局部属性,以解决路由协议及局部参数的学习配置。在训练RBF神经网络学习模型后,根据定义的两个测试基准函数,评估模型性能,仿真验证了该学习模型的有效性,且能够有效实现CR学习重构。 | 江虹 杨彦超 伍春 | 2012 | 系统仿真学报2012，24，12： | 1 |
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