基于深度神经网络的移动通信网络优化研究

• 作者: 李丽
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 网络优化 信号识别 深度神经网络 通信建模 多特征提取 信号控制 数据分类
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 83-85
• 页数: 3页
• 分类号: TN926-34|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.10.021

摘要

针对移动通信网络优化过程中异常信号的识别控制较为困难,而传统的异常信号识别方法,仅针对信号样本训练与测试,存在无法复现、维护难度大等问题.文中提出一种通信信号多特征提取与支持向量机算法融合相的识别控制优化算法.在对异常信号的比对过程中,根据移动通信的特性建立准确的信号模型,并使用支持向量机对大规模数据进行分类并实现识别控制.实验结果表明,与两种传统方法的相比,所提算法对信号有较强的识别能力,从而达到预期的目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丽	湖南大学信息科学与工程学院	18	37	4.0	5.0