【摘 要】
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人工神经网络具有学习、记忆等仿生特点,可以通过对已知问题及结论进行学习,并把结果为知识记忆下来,得到内在的因果映射关系,遇到类似问题时,直接用学习到的知识进行处理,得
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人工神经网络具有学习、记忆等仿生特点,可以通过对已知问题及结论进行学习,并把结果为知识记忆下来,得到内在的因果映射关系,遇到类似问题时,直接用学习到的知识进行处理,得出结论。针对通信干扰效果评估中不易得到因果关系的显式解析表达式,研究了把以前测试通信干扰效果的数据作为知识,通过BP型神经网络进行学习,拟合出干扰效果与影响因素之间的映射关系,避开求解析表达式,从而建立干扰效果评估模型,对干效果进行评估。
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