【摘 要】
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为优化通信网络异构体能耗,引入异构型卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)框架结构,根据异构网络分级组织的优势,连接通信滤波器与网络模板库,搭建异构通信网络
【机 构】
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安徽信息工程学院电气与电子工程学院
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学研究重大项目(KJ2019ZD79);芜湖市重点研发计划项目(2017yf23)
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为优化通信网络异构体能耗,引入异构型卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)框架结构,根据异构网络分级组织的优势,连接通信滤波器与网络模板库,搭建异构通信网络体系。同时,设置必要的动态拓扑传感器,通过配置信道载体的方式计算具体的分配损差量,然后选择合适的通信协议,结合计算结果和信道节点的匹配信息完成对动态通信信道的分配。结果表明,应用基于CNN的分配方法后,网络异构体最大承载量达到9.8×1015 T,信道传输时滞量最大值为5.1×105T。该方
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