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案例推理在认知引擎中的应用

冯文江  刘震  秦春玲  
【摘要】:遗传算法可用于认知引擎中传输参数的优化,但随着认知用户数的增加,遗传算法染色体增长,导致算法收敛时间过长,难以满足认知无线电实时通信的需求.以现有认知引擎为基础提出一种新型的认知引擎架构,并将案例推理融入遗传算法中,利用案例推理寻找匹配案例,为遗传算法提供初始种群,减小遗传算法选择初始种群的盲目性.仿真分析结果表明,与仅采用遗传算法的认知引擎相比,融合案例推理的遗传算法构造的认知引擎收敛速度和处理能力有显著提高,效用函数值也有一定增强.

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