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k5 m+ W6 [& B+ r6 x《基于K-means划分区域的深度学习空气质量预报_徐爱兰》,提出基于K-means聚类算法对各空气质量监测站点进行区域划分的方法〔以南通市为例,在选择目标区域内历史污染物数据的基础上,结合该区域的气象数据,利用由卷积神经网络(convolutional neural network , CNN)和长短时记忆网络(long shoe-term memory ,LSTM)组成的CNN-LSTM混合深度学习模型对污染物进行预报,最终实现对污染物浓度时空演变特征的提取
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# P6 J9 j1 A/ F+ J) {; N" }- `: ]2 T《多用户MIMO系统下行链路关键技术研究_安杰》, 1.提出了两种低复杂度的多用户MIMO下行链路块对角化预编。2.提出了两种基于分组的排序串行干扰相消检测(OSIC)算法。这两种算法都是将待检测的信号进行分组,组内采用最大似然思想减小误差,组间进行干扰消除。3,提出了一种实用的基于最小均方误差(MMSE)的信道估计算法。
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