【摘 要】
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随着频谱监测设备在重点用频区域的广泛部署,监测数据呈现爆发式的增长,为了挖掘并利用监测数据规律来实现对频谱事件的有效推断,提出一种基于机器学习的事件关联方案。首先
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随着频谱监测设备在重点用频区域的广泛部署,监测数据呈现爆发式的增长,为了挖掘并利用监测数据规律来实现对频谱事件的有效推断,提出一种基于机器学习的事件关联方案。首先采用单类支持向量机(OCSVM)和深层神经网络(DNN)等机器学习算法分别对频谱监测数据进行过滤和分类识别;然后,通过建立监测数据和频谱事件的映射规则集,采用决策树(DTC)算法对规则集数据进行学习,并形成持久化模型;最终,实现对频谱事件的推断。实测数据的计算结果表明本文方法具有可行性和有效性。
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目的:探讨不同麻醉剂电休克治疗对难治性抑郁症患者心功能的临床效果。方法:选择2018年3月至2019年10月我院收治的78例难治性抑郁症患者,随机分为两组,每组各39例。两者均予
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