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张振宇

作品数:6 被引量:1H指数:1
供职机构:贵州大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金贵州省国际科技合作计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信理学交通运输工程更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇电子电信
  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程
  • 1篇建筑科学
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇理学

主题

  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 4篇无线
  • 4篇无线电
  • 4篇感知无线电
  • 2篇遗传算法
  • 2篇基于神经网络
  • 1篇信息模型
  • 1篇桥梁
  • 1篇桥梁健康
  • 1篇桥梁健康监测
  • 1篇桥梁健康监测...
  • 1篇染色
  • 1篇染色体
  • 1篇网络
  • 1篇纳什均衡
  • 1篇纳什均衡解
  • 1篇均衡解
  • 1篇可靠性
  • 1篇基因

机构

  • 6篇贵州大学
  • 5篇贵州师范大学

作者

  • 6篇张振宇
  • 5篇谢晓尧

传媒

  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2009
  • 4篇2008
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于神经网络的感知无线电学习与评估研究
2008年
为了得到感知无线电最优决策,对感知循环、人工智能技术应用、基于遗传算法的感知引擎进行了分析。感知无线电决策机应该既考虑带宽、信号速率、功率等可变因素,又考虑费用等不可变因素。基于神经网络,提出了感知无线电决策机学习与评估模型,并研究、讨论了感知无线电知识库信息与决策机设计思路。
张振宇谢晓尧
关键词:感知无线电神经网络遗传算法
博弈论在感知无线电决策机的应用研究
2008年
为了使决策机进行策略分析,得到最优的策略,对感知循环、博弈理论以及基于博弈的感知无线电决策机进行了分析。对感知无线电博弈模型中的游戏者、行为、收益等做了相应定义,并针对Neel的决策模型的局限进行了研究。对于多游戏者、多行为、以及多均衡等问题,Neel模型不能很好解决。通过博弈案例的求解分析了多纳什均衡解情况,说明只依靠博弈理论无法得到最优策略,并提出了解决问题的思路。
张振宇谢晓尧
关键词:感知无线电博弈论纳什均衡解
BP神经网络在电信计划预测的应用研究被引量:1
2008年
如何在满足服务需求与市场需求的同时降低企业的投资,变成了一个电信企业必须面对的问题。基于神经网络的电信计划分析预测,可以综合考虑许多对电信计划有影响的因素,比如:产品消费量,服务质量,用户数量,设备性能,收入,投资等等。结合真实的电信计划预测情况,给出了计划预测神经网络模型,并以一个城市的电信计划预测的真实情况为例,验证和分析了预测模型较高的精确性与有效性。
张振宇谢晓尧
关键词:BP神经网络
基于Boosting算法的感知无线电决策研究及其应用
1999年,Joseph Mitola III第一次提到“感知无线电”这个术语,仅仅过了4年时间,2003年FCC就宣布授权感知无线电为频谱共享与重用的技术,认可其在TV频段上的固定电话或移动电话的使用。感知无线电已经成...
张振宇
关键词:BOOSTING算法感知无线电神经网络桥梁健康监测系统可靠性
文献传递
基于神经网络与eTOM信息模型的电信计划预测研究
2009年
为了解决综合多种因素对于电信计划预测的影响问题,提出将神经网络与eTOM(enhance Telecom Operations Map)信息模型结合的解决方法。电信计划预测需要采集多个不同专业系统的信息,基于TMF(Telecom Management Forum)提出的eTOM的流程,在电信计划预测需求分析的基础上用UML语言对该信息模型进行了描述,提出数据采集的建议。另外电信计划预测需要综合各种影响因素,在分析了产品消费量、服务质量、用户数量、设备性能、收入、投资等因素影响后,提出基于BP神经网络预测方法。结合电信计划案例,给出电信计划预测的神经网络模型设计,并以一个城市的电信计划预测的真实情况为例,通过对预测仿真结果的分析,验证了方法的精确性与有效性。
张振宇谢晓尧
关键词:神经网络ETOM信息模型
基于遗传算法的感知无线电染色体遗传研究
2008年
源于生物进化原理的遗传算法,可以利用优胜劣汰遗传机制演化得到系统最优参数。通过对感知循环、遗传算法进行讨论,针对感知无线电提出了基于遗传算法的感知无线电基因与感知无线电染色体。用不同的适应率要求对感知无线电遗传算法案例进行求解,并对案例生成的不同解进行了讨论。通过对案例的研究,分析了Rieser基于遗传算法的感知无线电引擎模型的局限,提出了今后研究的思路。
张振宇谢晓尧
关键词:感知无线电遗传算法染色体基因
共1页<1>
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