【摘要】贝叶斯网络在很多领域应用广泛，作为分类器更是一种有效的常用分类方法，没有任何结构限制的贝叶斯网络有着很高的复杂度，这使得它在应用中受到诸多限制。为了使贝叶斯网络分类器在面对较多属性及较大数据集时更有效率，并且可以得到更符合实际的贝叶斯网络模型，这就有必要研究优化的模型学习方法。通过对贝叶斯网络分类器算法的近似处理，可以有效减少计算量，并且得到令人满意的分类准确率。贝叶斯网络分类器按照学习贝 […]

【摘要】无线频谱资源是全人类共享的不可再生的战略性资源。随着无线技术的快速发展，无线技术应用呈现爆炸式增长，频谱资源紧张的状况日益突出。另一方面，现有的固定频谱分配方式极大的束缚了频谱利用率。认知无线电技术的出现，为缓解频谱资源不足、实现频谱动态分配及提高频谱利用率开辟了一条新的途径。采用认知无线电技术的认知无线网络能够根据当前网络状态，动态地调整其工作参数和协议。网络在这个自适应过程中学习，并将 […]