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混合传感节点的属性较难形成统一识别特征,其节点属性约简过程复杂,存在分类时间长及分类性能差的问题。为此,提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值,利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果,获得统一编码形式的节点。在此基础上,排除了属性权重为“0”的属性,完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式,进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法,实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明,所提算法的分类用时低于520 ms,且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法,混合传感节点分类性能较好。 相似文献
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对于蜂窝用户上行覆盖率这类含无穷上限的多重积分公式,直接调用积分函数进行计算耗时长且无法确保收敛。文章提出通过逐层分析被积函数特征来缩小积分区间,从而提高计算速度并保证收敛性。为验证方法的准确度,与一种特殊情况下的解析式和仿真结果进行比较,结果显示差异可忽略;同时,与直接进行无穷积分的方法进行比较,显示计算时间至少节省一半以上,且随着用户密度的降低,本方法计算效率方面的优势更加突出。 相似文献
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钱富 《网络安全技术与应用》2022,(1)
本文主要基于软件定义通信网络,深入分析网络安全体系构建,同时总结企业内网应用经验,建设系统化技术体系,为实践应用提供参考。 相似文献
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本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。 相似文献
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摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
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