狼群优化的神经网络频谱感知算法

发布时间：2019-02-13 09:13

【摘要】：提出了一种基于狼群优化的人工神经网络频谱感知方法,实现了具有神经网络最优结构的神经网络频谱感知算法。该算法在包含自组织神经网络的频谱感知算法的基础上,具体阐述了训练样本的生成,神经网络的训练以及对神经网络训练阶段结束后所得到的权值矩阵运用狼群优化方法进行进一步的优化处理的过程。实验结果表明,狼群优化的自组织神经网络频谱感知算法与自组织神经网络的频谱感知算法相比,具有更好的频谱感知性能。
[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.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61102106) 中国博士后科学基金(No.2013M530148) 中央高校基本科研业务费资助课题(No.HEUCF140809)
【分类号】：TP183;TN925

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本文编号：2421393