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1.
深度学习技术以数据驱动学习的特点,在自然语言处理、图像处理、语音识别等领域取得了巨大成就。但由于深度学习模型网络过深、参数多、复杂度高等特性,该模型做出的决策及中间过程让人类难以理解,因此探究深度学习的可解释性成为当前人工智能领域研究的新课题。以深度学习模型可解释性为研究对象,对其研究进展进行总结阐述。从自解释模型、特定模型解释、不可知模型解释、因果可解释性四个方面对主要可解释性方法进行总结分析。列举出可解释性相关技术的应用,讨论当前可解释性研究存在的问题并进行展望,以推动深度学习可解释性研究框架的进一步发展。  相似文献   
2.
多小区OFDMA系统基于罚函数-SA的资源分配算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
在多小区OFDMA系统中,基于集中式资源管理,考虑本小区对其它小区的干扰情况, 对各个小区的子载波和功率分配进行调整,从而达到最小化总功率的目的。基于离散功率取 值,提出了一个资源分配组合优化问题模型。为了进一步降低模型复杂度,采用罚函数的方 法简化问题模型,用改进的模拟退火算法进行求解。理论分析和仿真结果表明,与A. Abrar do 提出的多分配算法相比,所提出的算法能够有效降低算法复杂度,且能够获得更好的 吞吐量。  相似文献   
3.
黄云飞  纪纯妹  潘伟锵  倪豆 《通信技术》2009,42(12):212-214
提出一种应用于多输入多输出MC-CDMA系统的功率、码道自适应分配算法。基于接收端的信道反馈信息,发送端在总发射功率受限的条件下通过多用户间功率和码道的分配最大化系统吞吐量。算法通过限制用户的最大和最小码道数来实现用户之间的带宽公平性。算法最终归结为一个约束优化问题并利用拉格朗日乘子法进行求解。提出一种用于加快拉格朗日乘子收敛速度的搜索算法,计算机仿真验证了算法的有效性。  相似文献   
4.
无线通信系统中最常用的就是使用导频来获得初始的信道响应,信道估计的目的就是通过导频序列来获得每个子信道上的信道状态信息(CSI)。但是对于何种场合要运用何种导频方式并没有具体的文章描述清楚,文中给出了MIMO—MC—CDMA系统中常用的3种信道估计算法,分别是基于分散导频(梳状导频)、正交导频、分组导频(块状导频)。通过分析这三种信道估计方法,得出结论。  相似文献   
5.
提出了一种全半速率自适应切换的算法,基于话务情况,自适应调整话务忙门限,实现全半速率占比动态分配。该算法通过网络选择路损、转换电平门限和质量保护门限来保证质量及容量,通过全半切换的统计、判决时间来避免乒乓切换和保证信道连续性,并最终归结为约束优化问题,且利用罚函数法进行求解。最后应用于现网高话务量场景进行功能验证。  相似文献   
6.
纪纯妹 《通讯世界》2017,(15):60-61
针对通信网络中的移动脆弱点要进行定位和分析,及时发现网络中出现的故障并采取有效措施加以解决,实现整个网络正常运作.本文主要阐述通信网络中移动脆弱点的定位以及网络结构的功能,并对节点分布模型进行深入研究,从而提高通信网络的质量.  相似文献   
7.
赵清利  纪纯妹 《电讯技术》2011,51(7):133-137
针对载波、功率资源分配问题,考虑本小区对其它小区的干扰情况,提出了一种应用于多小区正交频分多址复用(OFDMA)系统中的改进罚函数模拟退火(PSA)算法.该问题模型是在传输速率和性能一定的条件下,最小化传输功率.该算法是一种随机寻优算法,是一种能将局部搜索扩展为全局搜索的启发式算法.仿真结果表明,改进算法简化了问题模型...  相似文献   
8.
在有线传输不可达的情况下,评估700 MHz无线覆盖电平,创新性的利用5G网络,结合4G深度覆盖的需求,使用大功率皮飞站,解决4G网络问题,缩短4G网络建设周期的同时保证用户感知,提出相应的优化流程和解决方案。  相似文献   
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