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摘要:
人工智能旨在构建智能机,其中智能机或代理能够感知环境并采取行动实现效用最大化.人工智能的核心问题包括演绎、推理、问题解决、知识表示和学习等.机器学习是人工智能的主要分支,无监督学习是常见机器学习算法之一,在认知网络中占有重要地位.文章介绍无监督学习的两种类型:聚类与盲信号分离,分析基于质心的聚类、k-最近邻居等聚类算法和主成分分析法、独立成分分析(ⅡCA)等盲信号分离算法,最后描述了无监督学习在认知无线电、认知雷达、智能电网等领域中的应用场景.
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文献信息
篇名 无监督学习在认知网络中的应用研究
来源期刊 电信快报 学科
关键词 无监督学习 认知网络 聚类 盲信号分离
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 3-6,10
页数 5页 分类号
字数 5409字 语种 中文
DOI
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 郎为民 89 129 5.0 8.0
2 陈凯 25 22 2.0 3.0
3 张国峰 11 10 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
无监督学习
认知网络
聚类
盲信号分离
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
电信快报
月刊
1006-1339
31-1273/TN
大16开
上海市平江路48号1号楼3层
4-208
1964
chi
出版文献量(篇)
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