基于HS-BP神经网络的认知无线电频谱预测技术

发布时间：2018-06-15 08:15

  本文选题：认知无线电网络 + 反向传播神经网络　； 参考：《计算机工程》2017年07期

【摘要】：在基于反向传播神经网络(BPNN)的频谱预测中,网络的初始权重与阈值是随机产生的,并且BP算法本身存在陷入局部最优的缺陷,从而导致BPNN训练得到的网络结构具有一定的不确定性。针对上述问题,提出一种基于HS-BP神经网络的频谱预测算法,通过和声搜索算法的全局寻优能力得到BPNN的最优初始权重和阈值,从而BPNN训练可得到最优的频谱预测网络结构,并运用该网络结构进行频谱的预测。仿真结果表明,该算法可以提高频谱预测的准确性及频谱的利用率。
[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.
【作者单位】： 华南师范大学计算机学院;华南师范大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金(71272144);国家自然科学基金青年基金(61503143)
【分类号】：TN925;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2021365