-
公开(公告)号：CN115018014A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210892197.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息的机器学习辅助的通信场景分类方法，该方法从700MHz频率下测量的信道数据中提取大尺度信道参数，同时利用地理信息系统统计出各种地形地物以及不同高度建筑物的面积占比，经过数据预处理后得到一个包含二维特征的数据集，其中样本被分为三类：密集城区，一般城区和郊区；利用K最邻近算法以及针对不同类别的样本量不均衡问题而改进的加权K近邻算法进行无线通信场景分类。本方法将信道大尺度特性与地理信息相结合，使用机器学习分类算法实现了高精度、低复杂度的无线通信场景分类框架，获取信道大尺度信道参数相比于获取小尺度参数，其中所需要更少的信道测量工作量以及更低的计算复杂度。
-
公开(公告)号：CN115018014B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210892197.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/2415 , G06N20/00 , G06F17/18 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息的机器学习辅助的通信场景分类方法，该方法从700MHz频率下测量的信道数据中提取大尺度信道参数，同时利用地理信息系统统计出各种地形地物以及不同高度建筑物的面积占比，经过数据预处理后得到一个包含二维特征的数据集，其中样本被分为三类：密集城区，一般城区和郊区；利用K最邻近算法以及针对不同类别的样本量不均衡问题而改进的加权K近邻算法进行无线通信场景分类。本方法将信道大尺度特性与地理信息相结合，使用机器学习分类算法实现了高精度、低复杂度的无线通信场景分类框架，获取信道大尺度信道参数相比于获取小尺度参数，其中所需要更少的信道测量工作量以及更低的计算复杂度。
-
公开(公告)号：CN117738168A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311726276.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 中铁四局集团有限公司 , 中铁四局集团第二工程有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种后顶压浆扩大头桩基础结构，属于桩基础技术领域，包括焊接在钢筋笼内侧底端的千斤顶底座，千斤顶底座底部通过开设的凹槽配合螺栓孔螺栓安装有千斤顶，千斤顶的输出端通过推杆连接有锥尖，锥尖上设有压浆孔，压浆孔与压浆管组件连通，千斤顶外部套设有与千斤顶底座顶部固定连接的护筒，护筒底部开设有供锥尖通过的开口，并在开口处可拆卸安装有密封组件，千斤顶驱动推杆顶推锥尖穿过密封组件送入土层，能够在桩基底部通过压浆孔压浆形成扩大头。本发明的有益效果是：通过千斤顶顶推锥尖，将压浆孔送入更深的土层，通过压浆能够在桩基底部形成更大面积的扩大头，提高桩基础竖向承载力。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.015 seconds)
