基于案例推理的認知自學習引擎
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大小：2141 K
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文檔介紹：認知無線電與傳統無線電的最大區別在于其能夠感知環境，主動去學習、適應環境。近年來，對于認知無線電的研究主要集中于多目標優化的配置決策問題。但實際的通信系統可觀測到的環境參數有限，且輸入輸出關系復雜，需要認知無線電通過學習來理解并適應環境。針對上述問題，提出了一種基于案例推理和模擬退火思想的認知決策引擎算法。仿真結果表明，該算法具有增量自學習、多目標適用性、快速收斂等優點。
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