一种面向山区场景的多信道接入策略

来源 :云南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:oo2009123456
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针对现有山区通信场景中认知无线电单信道传输的不可靠性问题,提出一种新型频谱感知与多信道接入策略.首先,为了解决传统山区场景模型准确性低和通用性差的缺点,利用Global Mapper软件对山区通信场景进行了3D高精度还原;然后,考虑到单信道传输效率低和通信保障能力不足的问题,在一元隐马尔可夫的基础上,得到一种多元隐马尔可夫算法;最后,以昆明市某山区信道质量数据进行验证.实验结果表明:在信道数为8的情况下,改进的多元模型碰撞概率和次要用户成功传输概率分别为24%和65%,具有更高的接入率和网络吞吐量.
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提出基于预训练语言模型的医疗命名实体审核算法.首先借助BERT预训练模型对短文本数据进行句子层面的特征向量表示;然后通过构建循环神经网络和迁移学习模型实现短文本分类;最后在参数相同的条件下,将获得的文本特征向量分别输入到循环神经网络和迁移学习模型中进行训练.实验结果表明,与迁移学习相比,基于BERT和循环神经网络模型的医疗命名实体审核模型的精确率和稳定性都有所提升,其在测试集上的精确率最高可达93.2%,具有更好的短文本分类效果.
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越南语属于低资源语种,高质量关键词新闻数据稀缺,为了解决样本不足条件下生成越南语新闻关键词准确性不高的问题,提出了一种多特征融合的越南语关键词生成模型,拟提升生成的越南语关键词与越南语新闻文档的相关性.首先,将越南语新闻实体、词性、词汇位置特征与词向量拼接,使输入模型的词向量包含更多维度的语义信息;其次,利用双向注意力机制捕获上下文与新闻标题的依赖关系,增强标题在关键词生成中的指导作用;最后,结合复制机制生成越南语关键词,从而提高关键词的语义相关性.在构建的越南语新闻关键词数据集上进行实验,结果表明融合多
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