Brain-Inspired Cognitive Decision Making for Nonlinear and Non-Gaussian Environments
Notice bibliographique
Résumé
The autonomic-computing layer of the smart systems based on a cognitive dynamic system (CDS) is proposed as a solution for better decision making and situation understanding in non-Gaussian and nonlinear environments (NGNLE). Here, we report on a cognitive decision-making (CDM) system inspired by the human brain decision-making process. Furthermore, it is designed based on CDS for CDM and internal commands. The simple low complexity algorithmic design of the proposed system can make it suitable for real-time applications. A case study of the implementation of the CDS was done on a long-haul fiber-optic orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) link. An improvement in Q-factor of 3.5 dB as well as 23.3% data rate efficiency enhancement are achieved using the proposed algorithms with an extra 20% data rate enhancement by guaranteeing to keep CDM error automatically under the system threshold. The proposed system can be extended as a general software-based platform for brain-inspired decision making in smart systems in the presence of nonlinearity and non-Gaussian characteristics. Therefore, it can easily upgrade the conventional systems to a smart one for autonomic CDM applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».