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机器学习算法在电磁频谱感知中的性能研究与优化

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摘要摘要：本研究拟基于机器学习算法，进一步探讨其在电磁频谱感知中应用的可能性及其性能的优化。在研究中，我们详细比较了常见的多种机器学习算法, 如支持向量机、决策树和神经网络等在频谱感知中的表现，并通过大量实验进行性能验证。结果显示，机器学习算法在电磁频谱感知中表现出较高的精度和效率，且可有效优化感知性能。在突破传统电磁频谱感知性能瓶颈方面，该研究为相关技术的发展趋势提供了新的理论依据和技术路径，有望在未来的无线通信技术中得到广泛应用。

DOI pd5kz71yrd/8255971

作者蔺健郝培丽闫鹏飞

机构地区北方自动控制技术研究所，山西太原 030006

出处《中国科技信息》 2024年4期

关键词电磁频谱感知机器学习算法性能优化

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年05月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国科技信息

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