5个研究背景和意义示例,教你写计算机宽度学习论文

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基于混合神经网络的雷达辐射源信号识别方法研究

这是一篇关于辐射源信号识别,脉内调制,特征提取,宽度学习,MobileViT的论文, 主要内容为雷达辐射源信号识别是电子对抗侦察的重要环节,通过对信号的准确识别可以帮助判断敌方雷达的体制、型号、用途,为后续电子对抗提供重要基础。雷达体制不断更新、电磁环境日益复杂导致传统雷达辐射源信号识别方法已不能满足新形势下雷达辐射源信号识别任务的要求。基于深度学习的雷达辐射源信号识别方法能够自动提取信号深层特征用于分类,实现信号识别智能化,逐渐成为研究热点。但基于深度学习的雷达辐射源信号识别方法还存在模型训练时间过长,算法部署条件要求高,模型训练样本数量需求大等问题,因此本论文基于神经网络理论继续对深度学习方法在雷达辐射源信号识别领域的应用进行研究,具体进行了以下几个方面的工作:1、本文对常规信号、频率调制信号、相位调制信号以及复合调制信号进行总结,选择了15类雷达脉内调制信号进行了仿真建模,并通过时频分析获得信号时频图,构建了仿真雷达辐射源信号时频数据集。2、提出了一种基于时频分析和CNN-BLS网络的雷达辐射源信号识别方法。该方法首先对雷达辐射源信号进行CWD时频变换获得信号时频图,然后利用具有多尺度卷积核的CNN网络提取信号时频图的丰富特征,之后将特征送入BLS网络实现信号的分类识别。通过实验证明,该方法有效权衡了识别精度和训练时间,既保留了BLS网络训练时间快的优点,又提升了网络模型的识别精度,对信号的整体识别率达到了98.727%,相较于图像识别领域表现优异的Res Net网络,准确率提升了0.64%,训练时间在同等条件下减少了15%。3、提出了一种基于改进Mobile Vi T网络的雷达辐射源信号识别方法。该方法利用Mobile Vi T模块特征提取能力强的优势,既提取了信号时频图的局部特征,又通过Transformer操作获取时频图的全局特征,同时网络模型使用改进的Mobile Net V2轻量化网络模块,实现了网络的轻量化。实验结果表明,该算法在使用较少网络参数和计算量的条件下,达到了与深度模型相匹配的识别精度,对信号的整体识别准确率达到98.35%,适合在计算资源受限设备上进行部署。4、提出了一种基于FF-BDC网络的小样本雷达辐射源信号识别方法。该方法利用元学习策略进行训练,引入布朗距离协方差作为度量特征实现小样本雷达辐射源信号识别。与原有Deep BDC网络不同,所提方法在特征提取阶段融合了多尺度特征,有效提升了网络的识别性能。实验结果表明,该方法在样本数量只有1张和5张的多个小样本任务中,平均识别精度比小样本问题中常用的迁移学习方法分别高14.24%和9.39%,在小样本雷达辐射源信号识别任务中具有良好的识别性能。

通信运营商业务支撑系统的设计与实现

这是一篇关于流量预测,宽度学习,随机森林,特征工程,数据挖掘的论文, 主要内容为新一代通信技术迅猛发展,移动智能设备日益普及。移动通信网络正不断渗透到人们生活的各个方面,已成为当今社会重要的基础信息设施。面对日益复杂的网络环境和指数级增长的网络数据流量,为有效避免网络拥挤和堵塞网络,通信运营商业务支撑系统需要花费大量的时间和资源来监控网络实时流量以应对不同的突发状况。课题基于HS市通信运营商网络基站的真实流量数据,研究国内外流量预测的相关理论和算法思想,在通信运营商业务支撑系统基础上构建宽度森林模型进行流量预测管理。该模型通过在宽度学习(Broad Learning System,BLS)框架中引入随机森林(Random Forest,RF)进行学习,从而提前预测网络状况可能发生的变化,及早采取应对措施,以确保稳定的网络质量。本论文的主要研究工作和内容如下:(1)系统需求分析:首先从技术可行性、经济可行性和操作可行性三个方面对系统进行可行性分析研究。然后根据通信运营商的具体业务需求将系统划分为监控管理、业务管理、分析管理、运维管理和资源管理5个业务子系统模块。(2)模型设计:模型采用的数据集来源于某运营商真实基站所采集到的网络流量数据,但原始数据不能直接输入模型中,需要对数据进行删除异常值、数据转化、缺失值填充以及特征提取和特征选择等操作。最后输入到宽度森林模型进行预测,结果为某运营商预测基站流量数据的变化,具有实际意义。(3)系统实现:采用主流的Vue+Spring Boot前后端分离开发模式,依托B/S架构,使用Spring MVC和My Batis技术构建系统。使用ECharts图库对Oracle数据进行可视化,并部署大数据处理平台进行数据存储和整合,为模型构建提供可靠的数据资源。(4)系统测试:针对实现的系统主要从功能性和非功能性两个方面进行测试,检验系统的功能是否有效,在安全性、兼容性、稳定性等方面是否符合期望。测试结果表明通信运营商业务支撑系统各方面均符合用户预期。通信运营商业务支撑系统通过对过往数据进行数据处理,结合数据存储技术和机器学习算法对不同基站流量数据进行实时预测,通过不断优化模型,实现基站网络流量的实时预测效果,使运营商提前预测到网络流量的相关变化,确保良好的服务质量。