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何丹萍; 徐卓成; 曹惠云; 殷玥; 吴丽娜; 官科;
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室;
北京高速铁路宽带移动通信工程研究中心;
北京交通大学电子信息工程学院;
路径损耗预测; 信道建模; 反向传播神经网络(BPNN); 机器学习; RGB信息;
机译:使用图像纹理技术增强用于路径损耗预测的机器学习模型
机译:吸收光学卫星遥感图像和现场数据以预测美国西部的表面指示:基于机器学习的大地理数据集评估卫星预测的误差
机译:基于机器学习的空地毫米波通道路径损耗和延迟扩展的预测方法
机译:卫星图像深度学习的路径损耗预测分析
机译:基于测量的统计模型,用于在1900 MHz频带中运行的中继系统的路径损耗预测。
机译:基于机器学习技术的路径损耗预测:主成分分析人工神经网络和高斯过程
机译:基于机器学习技术的路径损耗预测:主成分分析,人工神经网络和高斯过程
机译:aN / TRC-97a在对流层散射路径上的传输损耗预测
机译:使用实时卫星数据和数值建模数据基于机器学习的光伏代生成预测系统
机译:基于机器学习预测3D空间源分布和移动路径的系统和方法
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