[发明专利]一种基于超限学习机的频谱信道聚类方法在审
| 申请号： | 202010111427.4 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111353530A | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 张可;胡志;汪小芬 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 胡琳梅 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于超限学习机的频谱信道聚类方法，包括采集数据进行预处理，得到原始数据集；基于超限学习机自编码器获取原始数据集的高维特征，并进行特征映射；基于主成分分析法对特征映射后的原始数据集进行降维；构建基于超限学习机的初始频谱信道聚类模型；利用粒子群优化算法优化超限学习机的输入权重和隐藏层偏置，得到目标频谱信道聚类模型。本发明与现有技术相比，能有效地挖掘出原始信道数据集高层语义的特征，且算法稳定，聚类速率高，能大大减少聚类的时间和消耗，为频谱检测领域快速决策有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 超限 学习机 频谱 信道 方法 | ||
【主权项】：
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