利用MATLAB实现了基于and准则的信道频谱感知，对了解and准则以及频谱感知技术有一定的帮助，可以学习下

8.5 基于案例的推理 k-近邻算法和局部加权回归都是基于实例的方法，它们具有三个共同的关键特性。第 1， 它们是消极学习方法，都把在训练数据上的泛化推迟至遇到一个新的查询实例时。第 2，它 们通过分析相似的实例来分类新的查询实例，而忽略与查询极其不同的实例。第 3，它们把 实例表示为 n维欧氏空间中的实数点。基于案例的推理（Case-based reasoning，CBR）这种 学习范型基于前两个原则，但不包括第 3个。在 CBR中，一般使用更丰富的符号描述来表 示实例；相应地，用来检索实例的方法也更加复杂。CBR已被应用于解决很多问题，比如， 根据数据库中存储的以前的设计图纸，来进行机械设备的总体设计（Sycara et al. 1992）；根 据以前的裁决来对新的法律案件进行推理（Ashley 1990）；通过对以前的相似问题的解决方 案的复用或合并，来解决规划和调度问题（Veloso 1992）。 作为以后讨论的基础，让我们考虑基于案例的推理系统的一个例子。CADET 系统 （Sycara et al. 1992）采用基于案例的推理来辅助简单机械设备（例如水龙头）的总体设计。 它使用一个数据库，其中包含大约 75个以前的设计或设计片断，来推荐符合新的设计规格 的总体设计。内存中每一个实例是通过它的结构和定性的功能来表示的。相应的，新的设计 问题是通过所要求的功能和结构来表示的。图 8-3画出了这个问题。图的上半部分显示了一 个典型的存储案例，被称为 T 型接头管。它的功能被表示为输入和输出点的流量和温度间 的定性关系。在右侧的功能描述中，标有“+”的箭头表明箭头头部的变量随着箭头尾部的 变量上升。例如，输出流量 Q3随着输入流量 Q1增长。类似地，“-”标记表明箭头头部的变 量随着箭头尾部的变量下降。这幅图的下半部分画出了一个新的设计问题，它通过新设计中 所要求的功能来描述。这个功能描绘了一种水龙头的行为特征。这里 Qc指进入龙头的冷水 流量，Qh指热水的输入流量，Qm指流出龙头的单一混合流量。类似地，Tc、Th和 Tm分别指

本书包含了理解智能的基本原理所需要的所有背景材料，以及关于智能机器人的足够详细的信息，以便读者可以开始自己的实验和项目。

人工智能就是让机器能够像人一样学习、思考并理解，即用计算机模拟人的智能，它涵盖认知与推理（包含各种物理常识和社会常识）、计算机视觉、自然语言理解与交互（包含听觉）、机器学习等广泛的学科领域。人机协同的混合增强智能是新一代人工智能的典型特征，视听觉信息的认知计算是新一代人工智能的重要研究内容。理解人类视听觉认知并建立可计算视听觉认知模型对人工智能的核心算法具有重大的启示意义。

劳拉 LoRa模块之间的通信代码（认知传感器网络项目） .ino代码从传感器获取数据信息（土壤湿度，空气湿度，空气温度），并通过LoRa传输从TX发送到RX： “紧凑”代码发送一条更简单的消息； 另一个lora433发送更多详细信息； 该代码可用于使用相同通信方法（SPI）的915 MHz模块； lora_TXRX是通用的，用于发送和接收消息。 .py代码通过连接到arduino的串行端口获取接收到的数据（RX），并将其保存在（medicoesLoRa）.xlsx文件中。 .m代码从.xlsx文件获取信息，并绘制带有传感器数据与一天中的小时数或数据包ID的关系图。

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利用MATLAB完成了基于M2M4的频谱感知算法仿真，包括多种调制信号，BPSK、QPSK、8PSK、MSK、QAM等

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