基于自适应广义回归神经网络的链路质量评估

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究内容

1.3 本文组织结构

第2章 相关研究

2.1 链路特性

2.1.1 链路时间特性

2.1.2 链路空间特性

2.1.3 链路非对称性

2.1.4 干扰

2.2 链路质量评估方法

2.2.1基于硬度量或软度量的方法

2.2.2基于混合多层的方法

2.2.3基于映射的方法

2.2.4 基于数据驱动的方法

2.3 自适应广义回归神经网络的相关研究

2.4 本章小结

第3章 链路质量评估的相关基础理论

3.1 链路质量评估过程

3.2 类别不平衡处理

3.2.1 类别不平衡处理方法概述

3.2.2 类别不平衡处理方法在LQE中的运用

3.2.3 基于BalanceCascade算法的类别不平衡处理

3.3 本章小结

第4章 基于AGRNN的链路质量评估

4.1数据预处理

4.1.1数据集的描述

4.1.2数据的清洗

4.1.3链路质量等级的划分

4.1.4构建链路质量参数的备选集

4.1.5链路质量参数的选取

4.2 构建基于AGRNN的链路质量评估模型

4.2.1基于AGRNN的链路质量评估

4.2.2基分类器结构的确定

4.2.3基分类器AGRNN算法

4.3 模型评价

4.4 本章小结

第5章 实验设计及分析

5.1 实验平台介绍

5.1.1 硬件平台

5.1.2 软件平台

5.2 实验方案设计

5.2.1 实验场景描述

5.2.2 实验参数设置

5.2.3 实验方案描述

5.3 实验结果与分析

5.3.1 LQE中不同类别不平衡处理方法的比较

5.3.2 不同评估模型性能分析

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间参与课题情况

攻读硕士学位期间发表论文、发明专利情况

致谢

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