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公开(公告)号:CN119785069A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411673135.4
申请日:2024-11-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 一种基于元学习的特征噪声泛化能力增强方法,通过torch函数寻找数据特征,然后对随机噪声分配权重,形成特征噪声,分为置换标签和置换像素的两种环境以及训练前期、训练中期和训练后期的三个不同的训练阶段,分别引入特征噪声进行循环训练,输出的泛化增强模型使得泛化精度显着提高,在三种环境中添加特征噪声对于元模型的准确度都有明显的改善,并使用限定于[0,1]的有界函数替换传统损失函数,实现对目标结果的准确估测,当准确度不达标时,以该次循环训练被输入特征噪声之后的元训练集作为新训练集,进行下一次循环训练,最后以准确度达标的六个特征噪声泛化能力增强模型作为输出模型,使得元模型的损失降低,有效提升元学习的泛化能力。
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公开(公告)号:CN119652388A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411681829.2
申请日:2024-11-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04B7/185 , G06N3/006 , G06F17/10 , H04B7/04 , H04B17/391 , H04W72/0457
Abstract: 一种RIS辅助中继协同通信系统的接收端速率优化方法,建立RIS辅助中继协同的下行链路多输入多输出通信系统模型,包括基站、智能反射面RIS、中继和接收端,在系统模型下建立最大化接收端速率优化问题,采用交替优化的方法将原问题转化为两个子问题求解,即主动发射协方差矩阵和被动波束成形,在主动波束成形优化问题中,采用SDR和注水算法来求解最优解,而RIS的反射系数采用粒子群算法来优化,充分考虑了接收端位置多变的情况,能够覆盖大面积接收设备和用户。交替优化的方法以迭代的方式有效解决所构建的问题,结合了RIS技术和中继技术的优势,显著提高了接收端的速率。
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公开(公告)号:CN119652389A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411681837.7
申请日:2024-11-21
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于深度强化学习的无人机通信系统策略优化方法,建立无人机通信系统模型,包括一个无人机、RIS以及多个地面接收用户,在给出特定的信道状态信息(CSI)情况下,利用深度强化学习(DRL)技术,通过改进的TD3算法improvement‑TD3对最大化速率C进行优化,求得最优的波束成形矩阵和相移矩阵。本发明在现有的TD3算法中引入了熵正则化,以增强探索性,促使智能体更多地探索环境,平衡探索与利用之间的关系,最终获得最优的发射波束成形矩阵和RIS相移,避免陷入局部最优解,提高学习的鲁棒性和泛化能力。
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