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基于改进RAN算法的调制分类器: 收藏
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引用; 《信息工程大学学报》2009年第4期10卷 483-486页; 作者：薛富强葛临东王彬信息工程大学信息工程学院河南郑州450002; 资源分配网络(RAN)算法可以在线训练径向基(RBF)神经网络,但算法中的网络隐层中心通常从零开始,容易受噪声和异常数据影响。文章提出一种改进RAN算法,将遗传算法(GA)对数据优化聚类后的中心点作为RAN算法的初始中心。仿真表明,基于改进...; 资源分配网络(RAN)算法可以在线训练径向基(RBF)神经网络,但算法中的网络隐层中心通常从零开始,容易受噪声和异常数据影响。文章提出一种改进RAN算法,将遗传算法(GA)对数据优化聚类后的中心点作为RAN算法的初始中心。仿真表明,基于改进算法设计的RBF调制分类器,结构简洁,识别准确率高。; 来源：详细信息评论

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