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1.
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
2.
针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。 相似文献
3.
大气波导干扰是特定气象条件下发生的时分双工(time-division duplex,TDD)系统内干扰,是TDD移动通信系统大规模组网面临的顽疾。在总结分析大气波导干扰成因和分类等的基础上,对大气波导干扰进行建模和表征,验证了海量干扰源在时域和频域的功率集总特征,并结合大量4G/5G现网实测数据给出了典型条件下内陆波导和海面波导的量化干扰信号传播模型,对于干扰的预测和预防具有重要意义。基于干扰特征,给出了TDD系统预防大气波导干扰的帧结构与组网的4项设计原则,5G现网数据表明干扰控制方案有效,上行干扰下降10 dB以上,相关原则对于6G系统的设计也具有指导意义。 相似文献
4.
针对煤矸石粉替代率50%、聚酯纤维掺量0.4%的沥青混合料,开展盐冻耦合作用(NaCl溶液质量分数为0%、7.0%、13.0%、26.5%,冻融循环次数为0、2、4、6、8)下的半圆弯曲(SCB)试验,分析了盐冻耦合作用对SCB试件内部损伤劣化过程的影响.结果表明:NaCl溶液质量分数为13.0%、冻融循环为8次时,盐冻耦合作用对沥青混合料的侵蚀破坏作用最强,试件内部损伤最严重;在煤矸石粉与矿粉质量比为1∶1、聚酯纤维掺量为0.4%的条件下,沥青混合料能够形成高黏性、致密、厚实的沥青膜以及由纤维形成的三维网状结构,从而显著降低盐冻侵蚀对沥青混合料的损伤.通过Poly2D模型对SCB试件的极限拉应力损伤量进行拟合,拟合系数为0.944. 相似文献
5.
6.
针对提高水声材料设计中动态参数输入精度的问题,提出了一种复杨氏模量及泊松比准确测试方法。对于复杨氏模量测试,通过将Williams-Landel-Ferry(WLF)方程引入到Havriliak-Negami(H-N)模型中,采用信赖域反射算法对未知参数进行拟合得到材料参数宽频域主曲线。对于泊松比测试,根据同一材料不同形状因子表观杨氏模量之比与泊松比存在唯一量化关系的特性,仅通过两种不同形状因子试样的准静态有限元模拟,获得表观杨氏模量比值与泊松比量化曲线。因此,根据橡胶样品表观杨氏模量测试结果,可以直接利用局部加权回归获得其泊松比。最后,将前述材料制成直径为55 mm、厚度为50 mm的声管样品,放置在水声管中进行吸声系数测试。同时,把橡胶的复杨氏模量和泊松比的测量结果输入到水-橡胶-水分层介质模型中进行吸声系数计算。结果表明两者吻合,验证了上述测试方法的正确性和有效性。 相似文献
7.
8.
9.
目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题,提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式,保证数据的安全性。然后利用面元素重排,完全不会造成三维模型失真的性质,通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排,以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明,该算法不会对三维模型造成任何失真,嵌入容量为每顶点2比特,且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真,容量大、安全性高、鲁棒性强,适用于三维载体不容修改的情形,如军事、医学、秘密通信和版权保护等。 相似文献
10.
学术文献的摘要是对文献主要内容的浓缩,摘要不同部分的语步具有不同的信息,语步的自动识别和抽取对于学术摘要的后续研究有着重要的应用价值,而目前语步识别的研究相对较少,并且相关算法的效果还需要提高。针对上述问题,该文提出了一种基于ERNIE-BiGRU模型的语步识别算法。该算法首先结合中文句法分析理论提出基于句法依存关系的多语步结构拆分法,对学术文献摘要多语步结构进行自动拆分,获得多个单语步结构;然后构建用于训练的单语步结构语料库,并利用知识增强语义表示预训练模型,训练出句子级词向量;最后将训练出的单语步结构词向量信息输入双向门限循环单元(BiGRU)进行摘要语步自动化识别,取得了良好的效果。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和较高的识别精度,在结构化和非结构化摘要上的识别准确率分别达到了96.57%和93.75%。 相似文献