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公开(公告)号：CN101431374A
公开(公告)日：2009-05-13
申请号：CN200710188132.1
申请日：2007-11-09
Applicant: 中兴通讯股份有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04B10/155 , H04J14/02
Abstract: 本发明涉及光部分响应系统的发送装置，包括预编码模块、功分器、光部分响应码生成模块；所述预编码模块，用于将接收的数据信号差分预编码为二电平信号；所述功分器，用于将所述二电平信号分为功率相等的二路信号；光部分响应码生成模块，用于利用所述二路信号生成光部分响应系统信号，并输出所述光部分响应系统的发射信号。
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公开(公告)号：CN108108808B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201810015984.9
申请日：2018-01-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度信念网络的位置预测方法及装置，涉及位置预测技术领域，解决了现有技术中只使用位置的坐标，利用马尔科夫模型进行位置预测，只使用位置的坐标这一个维度，所考虑的维度不够全面，影响预测位置的精确度的问题。其中基于深度信念网络的位置预测方法包括：将所述多个特征作为深度信念网络的输入，利用所述深度信念网络进行位置预测，将所述深度信念网络的输出值为1对应的神经元所预测的位置，预定为用户在所述兴趣点的位置之后，所要到达的位置；其中，所述深度信念网络为利用包括有与所述多个特征相同类型的特征的样本作为训练集，对深度信念网络进行训练得到的。这样可以提高预测位置的准确度。
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公开(公告)号：CN108108808A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810015984.9
申请日：2018-01-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度信念网络的位置预测方法及装置，涉及位置预测技术领域，解决了现有技术中只使用位置的坐标，利用马尔科夫模型进行位置预测，只使用位置的坐标这一个维度，所考虑的维度不够全面，影响预测位置的精确度的问题。其中基于深度信念网络的位置预测方法包括：将所述多个特征作为深度信念网络的输入，利用所述深度信念网络进行位置预测，将所述深度信念网络的输出值为1对应的神经元所预测的位置，预定为用户在所述兴趣点的位置之后，所要到达的位置；其中，所述深度信念网络为利用包括有与所述多个特征相同类型的特征的样本作为训练集，对深度信念网络进行训练得到的。这样可以提高预测位置的准确度。
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