无监督学习在认知网络中的应用研究

• 作者: 张国峰 郎为民 陈凯
• 来源期刊: 电信快报
• 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
• 页码范围: 3-6,10
• 页数: 5页
• 字数: 5409字
• 语种: 中文

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.

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