【摘 要】
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针对长期演进LTE网络上行干扰分类模型中噪声敏感、训练时间长的问题,建立了结合堆栈降噪自编码器与极限学习机的LTE网络上行干扰分析模型.使用上行干扰原始数据无监督地预训练堆栈降噪自编码(SDAE)提取高层抽象特征,并为极限学习机(ELM)分类器提供初始参数.该模型发挥了ELM收敛快和SDAE抑制噪声的优势,同时克服了ELM参数随机赋值造成的鲁棒性不足的问题.实验结果表明,该模型提高了LTE网络上行干扰分析的效率,并具有较强的鲁棒性.
【机 构】
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山东建筑大学信息与电气工程学院,济南250101;山东建筑大学山东省智能建筑技术重点实验室,济南250101;山东建筑大学信息与电气工程学院,济南250101;山东建筑大学信息与电气工程学院,济南25
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针对长期演进LTE网络上行干扰分类模型中噪声敏感、训练时间长的问题,建立了结合堆栈降噪自编码器与极限学习机的LTE网络上行干扰分析模型.使用上行干扰原始数据无监督地预训练堆栈降噪自编码(SDAE)提取高层抽象特征,并为极限学习机(ELM)分类器提供初始参数.该模型发挥了ELM收敛快和SDAE抑制噪声的优势,同时克服了ELM参数随机赋值造成的鲁棒性不足的问题.实验结果表明,该模型提高了LTE网络上行干扰分析的效率,并具有较强的鲁棒性.
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