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基于神经网络最佳分类器通信信号的调制识别,神经网络分类器,bp神经网络分类器,卷积神经网络分类器,贝叶斯分类器,分类器,svm分类器,朴素贝叶斯分类器,softmax分类器,线性分类器
系统工程与电子技术
第 卷 第 期 431 5!，
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基于神经网络最佳分类器通信信号的调制识别
吕铁军 肖先赐
电子科技大学电子工程学院，成都;877#:
摘 要 提出了基于最优决策理论的最佳分类器用神经网络实现的方法，并对通信信号的调制类型进行自动
识别。这种方法以使类域最大分离为目标，利用神经网络良好的非线性和自适应性，把最优准则下的自学习功能
引入训练过程，结合快速训练和修剪算法，克服了一般神经网络分类器的不足，实验证明其性能良好。
主题词 最优方案 决策论 分类 信号识别
中图分类号：
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映射，这种要求对特征的选择具有指导作用。显然，类域间
? 引 言
分离的测度可作为分类器训练的目标函数，优化分离测度以
通信信号在传播过程中易受外界噪声干扰，造成信号接 梯度算法为基础，采用改进的快速收敛算法，克服了PQ 算法
收的不确定性，给后续处理带来了困难，因此，了解信号的调
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