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基于机器学习的业务识别对扩展网络功能,实现网络的精细化管控具有重要意义。目前基于机器学习的业务识别方法主要通过分析业务流的统计特征来实现,而从业务流中提取有效特征比较困难,因此识别精度不高。针对此问题,首先提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的业务识别方法,并进行实验验证;然后为了解决数据集获取困难以及数据集分布不平衡导致的过拟合问题,引入生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN),研究一种基于CNN-GAN的业务识别方案,并进行实验验证。结果表明,使用基于CNN的业务识别方案提高了业务识别的准确率。 相似文献
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根据无麻醉宫腔病变诊断的需要,设计一个电子宫腔镜光学成像系统,可用于1/4英寸CCD宫腔镜成像。该系统视场角为80°,工作景深为15~150mm,放大倍率为26倍,组成系统所有透镜的口径均小于4.5mm。该系统畸变小于4%,能实现局部范围内病灶的低畸变高清晰图象放大,适用于无麻醉宫腔病变的诊断,为子宫恶性肿瘤的早期诊断提供可靠依据。 相似文献
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赵力强 《机械工程与自动化》2011,(3)
企业信息化建设和数字矿山是近年来采矿行业的热门话题,分析了我国煤矿企业信息化建设的现状、存在的问题,并就数字化矿山建设的发展方向、重点内容和关键因素进行了简要评述. 相似文献
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在IEEE 802.11无线局网(WLAN)中,从协作博弈论的角度提出一种按用户流权重成比例(比例公平性)的带宽分配方案.通过建立用户流基于吞吐量的效用函数,将比例公平性的带宽分配过程建模为以整体效用最大化为前提,以个体效用最大化为目的的用户流之间的协作博弈.依据此博弈的纳什议价解(即用户流获取比例公平性带宽份额的最优信道竞争参数CWmin),提出了带宽分配方案PF-DCF.仿真结果表明,与802.11e EDCA相比,PF-DCF不仅有效的解决了低权重用户流无法获取系统带宽的问题,而且将WLAN在饱和状态下的吞吐量提高15%. 相似文献
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面向6G通信-感知-计算(通感算)融合的发展需求,亟需突破网络智能感知方法,特别是基于深度学习的业务识别与流量预测。因此,首先提出了基于卷积神经网络的业务类型估计算法,以避免人工提取数据特征的复杂过程与估计误差,并减少训练模型参数数量;然后,将基于注意力机制的序列到序列(Sequence to Sequence,Seq2Seq)算法用于预测业务流量,以解决信息损失问题,并根据预测场景的差异性,使用不同的预测步长,在保证预测准确性的前提下减少预测时间和计算消耗;最后搭建基于微服务的智能内生融合实验平台,并在此平台上实现了流量预测与业务类型估计,该平台以微服务的形式将各种能力拆分为多个网络功能,并使用人工智能(AI)技术将各种能力进行融合,实现功能模块共享,减少网络功能冗余,赋予网络智能扩展能力。实验结果表明流量预测模型预测误差较小、业务类型估计模型准确率较高。 相似文献
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面向6G通信-感知-计算(通感算)融合的发展需求,亟需突破其资源高效分配算法。提出一种面向6G通感算融合的多粒度资源分配算法,该算法根据感知的网络状态以及基站自身状态,在多时间粒度上调整资源分配策略时间。首先,该算法将通信、感知、计算资源联合优化问题建模为多时间粒度上的最大化效用函数问题;其次,采用决斗深度Q网络(Dueling Deep Q-network, Dueling DQN)算法关注重要状态,忽视不重要状态,可以较快地找到最佳动作;最后在所搭建的实验平台中,将所提算法与多种资源分配算法进行对比,提高网络频谱效率,并降低传输时延、处理时延和资源分配动作执行的成本。 相似文献
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通信-感知-计算(通感算)深度融合对6G网络端到端传输时延、可靠性等通信指标提出了极高的要求,因此提出一种云-网-边智能协同方案。首先,将云-网-边智能协同系统抽象为“三域四层三面”分布式体系结构,包括:计算域、感知域、通信域;基础设施层、虚拟化层、功能层、应用层;智能面、控制面、管理编排面。然后,通过云-网-边协同训练与推理,以支撑通感算智能协同。最后,搭建面向6G通感算深度融合的云-网-边智能协同实验平台。实验结果表明:云-网-边智能协同可提高系统可靠性,降低传输负载和业务时延。 相似文献
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