《表2 自动神经网络结构搜索算法实验结果》

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《一种通信信号调制识别的自动神经网络结构搜索算法》

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自动神经网络结构搜索算法对通信信号调制方式的实验结果和识别结果如表2和图10所示。可见，随着策略梯度迭代过程中迭代步数的增加，算法能够自动调整子网络结构，验证和测试集合上的识别精度不断提升。150次迭代后，最优的子网络对9类调制方式识别的精度分别达到94.36%(5 d B）和95.84%(10 d B）。自动神经网络结构搜索算法在运行过程中的每秒浮点运算次数为1.48×108，绝对参数数量为1.3×107。实验结果表明，设计的自动神经网络结构搜索算法对通信信号的调制方式具有很好的识别精度，消耗的计算资源少，适合在轻量化便携式设备部署和运行，从而为便携式设备对通信信号特性的识别和分析以及通信信号电磁特性的利用奠定了基础。