基于HS-BP神经网络的认知无线电频谱预测技术

• 作者: 曾碧卿 胡翩翩
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电网络 反向传播神经网络 和声搜索算法 频谱预测 频谱感知 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 移动互联与通信技术
• 页码范围: 146-150,155
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.07.024

摘要

在基于反向传播神经网络(BPNN)的频谱预测中,网络的初始权重与阈值是随机产生的,并且BP算法本身存在陷入局部最优的缺陷,从而导致BPNN训练得到的网络结构具有一定的不确定性.针对上述问题,提出一种基于HS-BP神经网络的频谱预测算法,通过和声搜索算法的全局寻优能力得到BPNN的最优初始权重和阈值,从而BPNN训练可得到最优的频谱预测网络结构,并运用该网络结构进行频谱的预测.仿真结果表明,该算法可以提高频谱预测的准确性及频谱的利用率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾碧卿	华南师范大学软件学院	51	304	9.0	15.0
2	胡翩翩	华南师范大学计算机学院	2	42	2.0	2.0