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Scalable Knowledge Discovery in Point-to-Multipoint Environments

机译:点对多点环境中的可扩展知识发现

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摘要

In this paper, a scalable knowledge discovery (SKD) algorithm is proposed for point-to-multipoint environments. An analytical model is provided for the feedback suppression performance in the SKD scheme. This model is validated with simulation results. Numerical examples show that the feedbacks can be effectively suppressed by introducing SKD algorithm.
机译:本文提出了一种可扩展的知识发现(SKD)算法,用于点对多点环境。提供了一种分析模型,用于SKD方案中的反馈抑制性能。该模型以仿真结果验证。数值示例表明,通过引入SKD算法,可以有效地抑制反馈。

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