一种用于文献的深度学习的数字传输方法
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一种用于文献的深度学习的数字传输方法
申请号:
CN202411737368
申请日期:
2024-11-29
公开号:
CN119583479A
公开日期:
2025-03-07
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了一种用于文献的深度学习的数字传输方法,涉及数字传输技术领域。本发明包括如下步骤:收集网络性能数据;步骤S2、数据清洗;步骤S3、特征提取;步骤S4、深度学习模型训练;步骤S5、模型验证;步骤S6、文献传输;步骤S7、传输识别;步骤S8:输出显示。本发明通过深度学习算法来训练模型,利用模型判断传输路径的最大可用宽带,对文献进行压缩后,使用最大可用带宽来传输文献并计算该最大带宽的拥塞程度,降低文献传输宽带成本,提高传输速率。
技术关键词
数字传输方法
网络性能数据
卷积神经网络模型
深度学习模型训练
传输路径
数字传输技术
协方差矩阵
编码技术
主成分分析方法
字符
特征值
随机梯度下降
深度学习算法
发送端
监控工具
线性单元