[发明专利]一种基于集成神经网络的终端设备传输功率的控制方法有效
| 申请号： | 202010964851.3 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112153617B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 李君;朱明浩;仲星;王秀敏;李正权 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学滨江学院;中科怡海高新技术发展有限公司 |
| 主分类号： | H04W4/70 | 分类号： | H04W4/70;H04B17/382;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 214105 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于集成神经网络的终端设备传输功率的控制方法，收集D2D链路的信道功率增益样本；并输入到SPCA算法，得到相应样本下的最优功率分配策略；搭建深度神经网络和卷积神经网络，并初始化神经网络权重；将训练数据集输入至神经网络，构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并对神经网络的权重进行更新；当损失函数小于预设值或达到迭代次数时即认为神经网络训练完成，保存神经网络；构建选择器，选择并输出具有更高性能的分配策略。本发明克服了深度神经网络对大规模网络学习能力弱和卷积神经网络对小规模网络的局部特征提取的有限性，用集成学习的思想，将两个网络集成起来，使其能适应不同规模网络实时的功率分配需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 神经网络 终端设备 传输 功率 控制 方法 | ||
【主权项】：
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