基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。     

基于RandomForest分类方法的购买预测研究

本文针对银行客户,提出一种基于RandomForest的银行客户分类模型,通过基于RandomForest的分类方法对银行客户已存在数据进行处理,并应用labelencoder对数据进行预处理从而提高分类精确度,得到客户对产品是否具有购买倾向.结合了RandomForest的分类能力和labelencoder量化数据能力,使用葡萄牙银行机构数据进行验证,实验结果表明本文提出的客户购买预测模型精度更高.     

基于深度信念网络的滚动轴承特征迁移诊断

滚动轴承的故障智能诊断研究多是针对同源数据进行，而不同型号、不同工况下的滚动轴承，由于时、频特征差异，加之背景噪声的影响，导致识别准确率偏低。为了解决这一问题，笔者以6307和6205两类深沟球轴承为研究对象，建立了以深度信念网络（deep belief network，简称DBN）为核心的迁移诊断模型，构造了以波形指标、峭度指标、近似熵及分散熵为代表的特征识别参数。为了抑制信号传递路径（共振频带差异）和背景噪声的影响，引入最大相关峭度反卷积（maximum correlated kurtosis deconvolution，简称MCKD）方法，并对其关键参数实施了自适应选取。结果表明，由MCKD与DBN联合组成的迁移诊断模型，在3类不同数据源之间的诊断准确率均超过了95%，为滚动轴承的迁移特征诊断提供了一条可行的途径。     

基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析

归一化水体指数（NDWI）是水体遥感反演的一种重要指标，其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像，使用归一化水体指数法阈值0（TH₀）、最大类间方差法（OTSU）自适应阈值（TH_otsu）与均值漂移聚类算法（Mean-Shift）自适应阈值（TH_MS）分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析，结果表明：正常水体以TH₀为阈值提取精度最高，THMS提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高，尤其少量云雾覆盖下的水体，TH_MS具有更明显的优势，TH₀提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；对于不同的阈值，Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势，对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。     

艺术效果装饰涂料的发展和展望

艺术涂料是一种新型的墙面装饰材料，不仅具有优异的物理性能和环保性能，还具有色彩丰富、造型多样、图案丰富、设计个性化的特点，近些年发展迅猛，广受新一代消费者的喜爱。本文介绍了艺术涂料的优劣势和施工特点，列举了常见的施工工具及用处，并按不同效果对艺术涂料进行了分类，最后对艺术涂料的发展现状及未来展望进行了综述。     

基于多分类支持向量机的隧道挤压大变形预测

介绍了隧道挤压大变形的危害,提出了一种基于四个参数即直径(D),埋深(H),支护刚度(K)和岩石隧道开挖质量指数(Q)的多分类支持向量机(SVM)方法,对隧道挤压大变形的预测进行了研究,解决了隧道变形多分类预测问题,提高了预测精度。