一种基于神经网络的智能小区动态分组方法及系统
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
一种基于神经网络的智能小区动态分组方法及系统
申请号:
CN202410838210
申请日期:
2024-06-26
公开号:
CN118574134A
公开日期:
2024-08-30
类型:
发明专利
摘要
本发明提供一种基于神经网络的智能小区动态分组方法及系统,涉及无线通信技术领域;方法包括:获取小区样本数据并进行预处理,得到特征矩阵以及与特征矩阵对应的基站分组方案;以特征矩阵为输入特征,以基站分组方案为目标变量建立神经网络模型,并利用损失函数和优化器训练神经网络模型;将当前小区数据进行预处理后输入神经网络模型中,输出当前基站分组方案。本发明解决了目前小区分组所存在灵活性差、响应时间长、主观性强、分组效率低、不能适应动态变化的网络环境等问题。
技术关键词
动态分组方法
小区
编码特征
基站
建立神经网络模型
斯皮尔曼等级相关系数
动态分组系统
样本
输入神经网络模型
训练神经网络模型
接收天线数量
矩阵
数据
皮尔逊相关系数
构建训练集
优化器
特征提取模块
无线通信技术
冗余特征