10.3969/j.issn.0258-7998.2011.12.033
基于案例推理的认知自学习引擎
认知无线电与传统无线电的最大区别在于其能够感知环境,主动去学习、适应环境.近年来,对于认知无线电的研究主要集中于多目标优化的配置决策问题.但实际的通信系统可观测到的环境参数有限,且输入输出关系复杂,需要认知无线电通过学习来理解并适应环境.针对上述问题,提出了一种基于案例推理和模拟退火思想的认知决策引擎算法.仿真结果表明,该算法具有增量自学习、多目标适用性、快速收敛等优点.
认知无线电、认知引擎、人工智能、案例推理、模拟退火算法
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TN929.5
国家重点基础研究发展规划"973"计划项目2009CB320403
2012-03-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
98-101,105