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认知无线网络离线学习技术研究

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认知无线网络离线学习技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-19页
  · 论文研究背景与意义第11-13页
    · 认知无线电智能学习技术面临的挑战第12-13页
    · 认知无线电智能学习所需解决的关键问题第13页
  · 研究现状第13-15页
    · 国外研究现状第14-15页
    · 国内研究现状第15页
  · 论文研究内容第15-17页
    · 解决的关键问题第16页
    · 主要研究内容第16-17页
  · 论文结构与组织安排第17-19页
2 CR 智能学习技术相关研究第19-26页
  · 认知循环第19-22页
  · 认知引擎模型第22-23页
  · 智能学习推理技术应用分析第23-25页
    · 知识表示技术第23-24页
    · 机器推理、学习技术第24-25页
  · 本章小结第25-26页
3 基于 DUGA 的 CR 参数优化引擎设计第26-36页
  · 引言第26-27页
  · 多目标参数优化引擎设计第27-29页
    · 多目标适应度函数第27-28页
    · 发送功率适应度函数第28页
    · 信道容量适应度函数第28-29页
    · 信道间干扰适应度函数第29页
  3.3 DUGA 实现流程第29-32页
    · 测试函数第30-31页
    3.3.2 DUGA 性能分析第31-32页
  3.4 NS2 仿真及其分析第32-35页
    · 最大化吞吐量第33-34页
    · 最小化发送功率第34-35页
  · 本章小结第35-36页
4 用 RBF 神经网络设计 CR 认知引擎第36-50页
  · 引言第36-37页
  4.2 RBF 神经网络第37页
  4.3 RBF 神经网络学习推理模型实现第37-41页
    · 样本数据第38-39页
    4.3.2 RBF 神经网络拓扑结构确定第39页
    4.3.3 NN 训练、测试与模型库的建立第39-40页
    · 参数重配置模型第40页
    · 模型算法实现第40-41页
  · 仿真场景建立、数据预处理第41-42页
    · 场景建立第41-42页
    · 数据预处理第42页
  4.5 CR 认知引擎性能评估第42-49页
    4.5.1 RBF 网络初始化第42-43页
    · 模型仿真与分析第43-46页
    · 参数重配置仿真第46-49页
  · 本章小结第49-50页
5 基于 RS 和 GA 的 CR 认知引擎设计第50-70页
  · 引言第50-51页
  · 系统模型设计第51-57页
    5.2.1 基于 RS-RBF 的 CR 学习推理模型第51-52页
    5.2.2 基于 GA-RBF 的 CR 学习推理模型第52-53页
    · 样本数据第53页
    · 网络拓扑结构确定第53-54页
    · 参数重配置第54页
    · 模型算法实现流程第54-57页
  5.3 RS-RBF 学习模型的仿真与分析第57-61页
    · 粗糙集数据离散和属性约简第57页
    · 网络初始化第57页
    · 网络仿真与分析第57-59页
    · 参数重配置仿真第59-61页
  5.4 GA-RBF 学习模型的仿真与分析第61-69页
    · 网络测试评估函数第61-62页
    5.4.2 GA 适应度函数第62页
    · 网络拓扑结构初始化第62-63页
    · 性能仿真与分析第63-67页
    · 参数重配置回归分析第67-69页
  · 本章小结第69-70页
结论第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-78页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果第78 页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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