一种采用叠层宽度学习的链路质量评估方法
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摘要
本发明公开了一种采用叠层宽度学习的链路质量评估方法，该方法首先采用基于邻域密度的K均值初始聚类中心的优化方法来划分链路质量等级；然后将处理好的数据输入到采用叠层宽度学习模型的链路质量评估模型中得到评估结果。本发明使用叠层宽度学习模型构建链路质量评估模型，在保证低复杂度的情况下提高模型的拟合能力，能够有效提高对无线传感器网络链路质量评估的准确性。
基本信息
专利标题 ：
一种采用叠层宽度学习的链路质量评估方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113709782A
申请号 ：
CN202110874737.6
公开（公告）日 ：
2021-11-26
申请日 ：
2021-07-30
授权号 ：
CN113709782B
授权日 ：
2022-05-31
发明人 ：
牛明晓刘琳岚
申请人 ：
南昌航空大学
申请人地址 ：
江西省南昌市丰和南大道696号
代理机构 ：
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
何世磊
优先权 ：
CN202110874737.6
主分类号 ：
H04W24/06
IPC分类号 ：
H04W24/06 H04W84/18
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法律状态
2022-05-31 ：
授权
2021-12-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 24/06
申请日 : 20210730
申请日 : 20210730
2021-11-26 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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