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数据与科学

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《数据与科学》系开放获取期刊,主要刊登数据技术应用领域中具有前瞻性、独立性和创新性的产业与技术发展见解;产业的新研究应用成果与发展动态;关键技术、热点的前沿性研究与应用;具有先进性和推广价值的应用方案等。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论数据科学领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。
ISSN: 3078-9834
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中国电信4G FDD L800M扩频规划和CL覆盖对比分析及优化提升的研究 下载:62 浏览:444
摘要:
本文介绍了衡水电信网优团队针对有限的800M频段资源为VoLTE用户提供高清语音、视频服务方面开展的网络规划优化实践活动及取得的成绩的过程。介绍了运用SEQ平台识别用户终端类型、支撑市场精准营销、规避投诉风险等工具手段,主动、快速、安全、准确引导目标VoLTE用户使用VoLTE业务的基本思路、优化方法。介绍了运用SEQ平台并结合网管数据综合分析CDMA网络与VoLTE现网进行对比优化分析的基本思路、优化方法。希望能够为网优工程师在VoLTE优化工作中提供帮助和支撑。
基于ALS模型协同过滤推荐算法的研究 下载:80 浏览:341
摘要:
针对协同过滤算法存在着数据稀疏性、准确性以及可扩展性问题,提出了一种结合Word2Vec词向量模型和LSH局部敏感哈希的矩阵分解推荐算法。首先通过Word2Vec模型高速将词的相似性转换为向量之间的相似性,然后基于改进的LSH局部敏感哈希高速计算项目向量之间的相似矩阵,最后结合用户-项目原评分矩阵计算出未评分项目的预评分进行数据的填充,同时在ALS矩阵分解阶段加入相似性,以减少隐含特征因子信息的丢失。实验结果表明,改进的算法比传统的协同过滤推荐算法的MAE值低,具有更优的性能。
基于遗传寻优的双阈值型AdaBoost分类器 下载:77 浏览:467
摘要:
针对双阈值型AdaBoost分类器存在搜索弱分类器过程复杂和训练耗时长的问题,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传寻优的双阈值型AdaBoost分类器。该方法通过对特征和两个阈值的编码来寻找弱分类器,利用遗传算法的全局寻优性,能够快速寻找到最佳弱分类器,减少训练时间。另外,在此基础上提出设置两阈值之间最小间距的方法,增强其抗干扰能力,具有更好的鲁棒性。为验证实验效果,对MIT-CBCL人脸库提取局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征进行验证。实验结果显示,改进后的双阈值型AdaBoost分类器比经典AdaBoost分类器在训练时间上提升了5倍,比双阈值型AdaBoost分类器提升了18倍,具有更快的收敛速度。与此同时,因为增加了两阈值之间的最小间距,改进后的算法具有更强的抗噪性能。
基于无线通信的温室环境信息监测系统 下载:48 浏览:486
摘要:
农场温室统一监测,在农场管理中具有重要意义。通过无线通信技术研发了多温室多点监测系统,通过多点测量一个温室的空气温度、湿度、土壤湿度以及光照强度,ZigBee短距离无线通信发送信息到温室数据收集单元,数据收集单元通过GPRS无线通信模块发给农场监控室,监控室通过上位机界面将数据保存、分析处理,从而实现对农场多个温室的监测,发生异常时提醒管理员处理。
基于深度强化学习的智能频谱分配策略研究 下载:63 浏览:277
摘要:
随着无线网络被广泛使用,频谱资源变得越来越稀缺,高效的频谱分配策略对无线通信至关重要。动态频谱接入是一个动态时变优化问题,基于固定编码的算法无法自适应复杂的网络环境。本文将深度强化学习算法引入到认知无线电系统中,使智能体在未知频谱环境下不断与环境进行交互,学习到最佳频谱选择策略,提高频谱资源利用效率。实验结果表明:该算法在复杂的网络环境下能有效学习到最佳策略,且当网络环境发生变化时,算法能自动调整,实现二次收敛。
数据与科学期刊指标
出版年份 :
2018-2025
发文量 :
671
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85621
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19862
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328
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0.627
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