公开(公告)号：CN113709782A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202110874737.6

申请日：2021-07-30

Applicant: 南昌航空大学

Inventor： 牛明晓 ,  刘琳岚

IPC: H04W24/06 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明公开了一种采用叠层宽度学习的链路质量评估方法，该方法首先采用基于邻域密度的K均值初始聚类中心的优化方法来划分链路质量等级；然后将处理好的数据输入到采用叠层宽度学习模型的链路质量评估模型中得到评估结果。本发明使用叠层宽度学习模型构建链路质量评估模型，在保证低复杂度的情况下提高模型的拟合能力，能够有效提高对无线传感器网络链路质量评估的准确性。

公开(公告)号：CN113709782B

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202110874737.6

申请日：2021-07-30

Applicant: 南昌航空大学

Inventor： 牛明晓 ,  刘琳岚

IPC: H04W24/06 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明公开了一种采用叠层宽度学习的链路质量评估方法，该方法首先采用基于邻域密度的K均值初始聚类中心的优化方法来划分链路质量等级；然后将处理好的数据输入到采用叠层宽度学习模型的链路质量评估模型中得到评估结果。本发明使用叠层宽度学习模型构建链路质量评估模型，在保证低复杂度的情况下提高模型的拟合能力，能够有效提高对无线传感器网络链路质量评估的准确性。