原文服务方: 科技与创新       
摘要:
智能学习是认知无线电区别于传统无线电、感知无线电、自适应无线电的显著特征.本文研究了智能学习的基础:基于本体的CR知识表示,包括概念组织结构和本体描述语言.分析了主要的智能学习方法并研究了决策树、支持向量机方法在CR智能学习中的应用,仿真结果说明了学习方法的有效性并演示出知识的显式和隐式表示方式.
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文献信息
篇名 基于本体的CR知识表示与智能学习研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 认知无线电 知识表示 本体 决策树 支持向量机
年,卷(期) 2010,(34) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 215-217,195
页数 分类号 TN924
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.34.087
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 伍春 35 126 6.0 8.0
2 尤晓建 18 52 5.0 6.0
3 黄玉清 109 732 14.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
认知无线电
知识表示
本体
决策树
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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202805
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