本文選題：認知無線電網絡 + 反向傳播神經網絡�。� 參考：《計算機工程》2017年07期

【摘要】：在基于反向傳播神經網絡(BPNN)的頻譜預測中,網絡的初始權重與閾值是隨機產生的,并且BP算法本身存在陷入局部最優(yōu)的缺陷,從而導致BPNN訓練得到的網絡結構具有一定的不確定性。針對上述問題,提出一種基于HS-BP神經網絡的頻譜預測算法,通過和聲搜索算法的全局尋優(yōu)能力得到BPNN的最優(yōu)初始權重和閾值,從而BPNN訓練可得到最優(yōu)的頻譜預測網絡結構,并運用該網絡結構進行頻譜的預測。仿真結果表明,該算法可以提高頻譜預測的準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】： 華南師范大學計算機學院;華南師范大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金(71272144);國家自然科學基金青年基金(61503143)
【分類號】：TN925;TP183

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2021365