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1.
针对高速移动场景正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统,提出了一种新的基于堆栈式极限学习机(extreme learning machine,ELM)的时变信道预测方法.为了捕获输入数据的深层信息,基于单隐藏层神经网络,首先利用堆栈式ELM方法...  相似文献   
2.
将语用学理论运用到大学英语教学实践中可以更好的提高学生的语用能力和交际能力。文章主要在简述了语用学理论的基础上,分析了其对大学英语教学各个方面的影响,同时结合笔者自身的教学实践经验,阐述了在大学英语教学中应用语用学理论的具体方法。  相似文献   
3.
为了克服现有的基于深度学习的信道估计方法存在的训练样本与时间开销过大、且离线训练的网络无法适应在实际情况下实时变化的信道环境的问题,提出了一种高速移动正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中的基于元学习的时变信道估计方法。该方法利用模型无关元学习(model-agnostic meta-learning, MAML)方法对不同的信道任务进行线下训练,仅利用少量的训练样本即可使网络充分学习到信道的传输特性,以及具备快速适应新任务的能力,且具有较低的计算复杂度。在线下训练中,该方法将网络的训练目标设置为具有较高精度的信道估计,而非理想的信道信息,增强了估计模型的实用性。另外,该方法仅采用接收的导频信号进行线下训练与线上估计,减少了网络输入样本的数目,进一步降低了计算复杂度。仿真结果表明,所提方法具有较高的估计精度与较低的计算复杂度,且可以快速地适应新的信道环境,适用于在高速移动通信系统中获取时变信道。  相似文献   
4.
目的:通过网络药理学方法研究,预测高粱泡叶治疗Ⅱ型糖尿病的潜在分子作用机制。方法:通过Gene Cards数据库检索Ⅱ型糖尿病相关靶点;建立“高粱泡叶-化学成分-靶点”作用网络,通过Metascape数据库对交集靶点进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,运用AutoDock及Pymol对度值靠前的靶点与对应活性成分进行分子对接验证。结果:筛选出高粱泡叶12个成分和169个预测靶点,2026个疾病靶点;通过Venny2.1在线分析,得到73个共同靶点。GO富集分析得到蛋白丝氨酸/苏氨酸/酪氨酸激酶活性、成纤维细胞增殖的正调控、胰岛素结合、血管内皮生长因子激活受体活性等多种生物学过程和癌症的途径、PI3K-Akt信号通路、ErbB信号通路等21条信号通路。分子对接结果显示筛选的主要活性成分与其对应靶蛋白均具有较好的结合活性。结论:高粱泡叶通过众多靶点、多途径、多通路治疗Ⅱ糖尿病。该研究为高粱泡叶的后期开发利用奠定了相关理论基础。  相似文献   
5.
针对高速移动正交频分复用系统, 提出了一种基扩展模型(basis expansion model, BEM)下基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络的时变信道预测方法。为了降低传统BEM的建模误差, 根据高速移动环境中不同列车在相同位置处的无线信道具有强相关性的特点, 首先基于历史时刻的信道状态信息获取最优的基函数, 并利用该基函数对信道进行建模。然后, 通过LSTM神经网络对信道基系数进行线下训练与线上预测来获取未来时刻信道信息, 大大降低了计算复杂度。在线下训练中, 将网络的逼近目标设置为信道估计值, 而不是理想的信道信息, 以增强预测模型的实用性。仿真结果表明, 相比现有方法, 新方法的计算复杂度较低, 且预测精度较高。  相似文献   
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