基于高斯分布参数调节的人工智能数据处理方法及系统

    公开(公告)号:CN117992827A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410129919.4

    申请日:2024-01-30

    Abstract: 本发明公开了基于高斯分布参数调节的人工智能数据处理方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括通过数据采集获得自适应高斯分布参数的不平衡数据集,利用KNN算法计算少数类样本的邻近点;根据邻近点中少数类样本和多数类样本的比例对少数类样本进行分类,针对选取的少数类样本类型用不同的高斯分布概率策略生成新的少数类样本;将新生成的少数类样本和原始数据集结合得到合成数据集;通过自适应算法调节插值过程高斯分布参数,基于输出结果对人工智能数据进行处理。本发明根据分类性能指标的变化情况,判断是否继续迭代,以达到生成性能稳定和适应性强的优等合成数据集目的,本发明使人工智能数据处理更具自适应性和鲁棒性。

    一种基于天线参数和波束优化的5G-R基站节能方法及系统

    公开(公告)号:CN117412359A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311256093.X

    申请日:2023-09-27

    Abstract: 本发明属于无线通信技术领域,本发明所述方法包括,构建面向铁路的天线辐射优化模型,根据5G‑R车地通信需求设计5G‑R Massive MIMO天线参数优化方案,改变5G‑R Massive MIMO基站天线振子的相位和幅度;利用传感器监测基站天线辐射角度变化,结合自适应算法调整基站天线振子相位和幅度,调整基站天线辐射波束主瓣宽度,调整基站天线辐射波束角度;设计符合5G‑R基站分布特点的波束联合优化方案,结合铁路列车运行位置的信息,进行铁路基站自适应休眠,实现5G‑R基站节能。本发明通过构建天线辐射优化模型、设计参数优化方案、实时调整天线辐射角度及自适应休眠,实现5G‑R基站节能,降低5G‑R基站的能耗,提高铁路通信的效率和稳定性。

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