基于改进RAN算法的调制分类器 (2009年)

资源分配网络(RAN)算法可以在线训练径向基(RBF)神经网络，但算法中的网络隐层中心通常从零开始，容易受噪声和异常数据影响。文章提出一种改进RAN算法，将遗传算法(GA)对数据优化聚类后的中心点作为RAN算法的初始中心。仿真表明，基于改进算法设计的RBF调制分类器，结构简洁，识别准确率高。