【摘要】：提出了一種基于狼群優(yōu)化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜感知方法,實(shí)現(xiàn)了具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜感知算法。該算法在包含自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜感知算法的基礎(chǔ)上,具體闡述了訓(xùn)練樣本的生成,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練以及對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段結(jié)束后所得到的權(quán)值矩陣運(yùn)用狼群優(yōu)化方法進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化處理的過程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,狼群優(yōu)化的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜感知算法與自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜感知算法相比,具有更好的頻譜感知性能。
[Abstract]:An artificial neural network spectrum sensing method based on wolf swarm optimization is proposed, and the spectrum sensing algorithm of neural network with the optimal structure of neural network is implemented. On the basis of spectrum sensing algorithm including self-organizing neural network, this algorithm specifically describes the generation of training samples. The training of neural network and the process of further processing the weight matrix obtained after the training stage of neural network using the method of wolf swarm optimization. The experimental results show that the self-organizing neural network spectrum sensing algorithm is better than the self-organizing neural network spectrum sensing algorithm.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61102106) 中國博士后科學(xué)基金(No.2013M530148) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助課題(No.HEUCF140809)
【分類號(hào)】：TP183;TN925

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本文編號(hào)：2421393