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遺傳算法優化的神經網絡頻譜預測模型訓練

楊健; 趙杭生; 陳曦 解放軍理工大學通信工程學院; 江蘇南京210007; 中央軍委裝備發展部第63研究所; 江蘇南京210007; 南京理工大學機械工程學院; 江蘇南京210094
  • 頻譜預測
  • 遺傳算法
  • 神經網絡
  • 局部最優解
  • 認知無線網絡

摘要:針對認知無線網絡(CRN)中神經網絡頻譜預測模型原有的反向傳播算法預測準確率不高的問題,提出一種遺傳算法優化的神經網絡頻譜預測模型訓練(GA-NN)算法。通過在選擇、交叉、變異中加入隨機性,使種群的個體收斂至包含全局最優解的集合內,再通過反向傳播算法訓練神經網絡頻譜預測模型(BPNN)快速搜索到全局最優解。仿真結果表明,GA-NN算法訓練的神經網絡頻譜預測模型的預測準確率比BP-NN算法提高一倍以上,GA-NN算法在多種CRN中具有適用性。GA-NN算法提高了頻譜預測模型的預測準確率,將促進頻譜預測技術在CRN中的推廣應用。

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解放軍理工大學學報

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 0.56 影響因子
  • 科學 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:解放軍理工大學;主辦單位:解放軍理工大學科研部

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