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《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% m1 X3 `$ L% I) Q$ b* u9 B$ B2 _
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《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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发表于 2021-10-17 15:29
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