[发明专利]基于高阶模糊认知图的MR网络信号强度预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110437735.0 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113365298B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 骆超;丁奉乾 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | H04W24/06 | 分类号： | H04W24/06;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李圣梅 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于高阶模糊认知图的MR网络信号强度预测方法及系统，将MR网络信号强度映射到极坐标上并确定模糊信息粒；基于模糊信息粒，高阶模糊认知图被建立用于揭示MR网络信号强度时间序列在不同波动特征下的内在转移机制；并引入注意力机制使得构建得到的模糊认知图可以关注MR网络信号强度序列数据中的重点信息，减少对噪声数据的拟合，从而提高预测方法及系统的抗噪能力和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模糊 认知 mr 网络 信号 强度 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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