本文選題：認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò) + 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程》2017年07期

【摘要】：在基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)的頻譜預(yù)測(cè)中,網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重與閾值是隨機(jī)產(chǎn)生的,并且BP算法本身存在陷入局部最優(yōu)的缺陷,從而導(dǎo)致BPNN訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有一定的不確定性。針對(duì)上述問題,提出一種基于HS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測(cè)算法,通過和聲搜索算法的全局尋優(yōu)能力得到BPNN的最優(yōu)初始權(quán)重和閾值,從而BPNN訓(xùn)練可得到最優(yōu)的頻譜預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并運(yùn)用該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行頻譜的預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果表明,該算法可以提高頻譜預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性及頻譜的利用率。
[Abstract]:In the spectrum prediction based on backpropagation neural network (BPNN), the initial weights and thresholds of the network are randomly generated, and the BP algorithm itself has the defect of falling into local optimum. As a result, the network structure obtained by BPNN training is uncertain. To solve the above problems, a spectrum prediction algorithm based on HS-BP neural network is proposed. The optimal initial weight and threshold of BPNN can be obtained by the global searching ability of harmony search algorithm, and the optimal network structure of spectrum prediction can be obtained by BPNN training. The network structure is used to predict the frequency spectrum. The simulation results show that the algorithm can improve the accuracy and efficiency of spectrum prediction.
【作者單位】： 華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;華南師范大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71272144);國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金(61503143)
【分類號(hào)】：TN925;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2021365