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基于注意力机制深度学习的轻量级无线网络数据分选方法
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作者 何靓华 赵英 《现代计算机》 2024年第7期44-48,75,共6页
轻量级无线网络通常用于资源受限的设备,使得数据传输和处理能力有限,且数据量庞大,特征识别较为困难,导致数据分选精度较低。为此,提出基于注意力机制深度学习的轻量级无线网络数据分选方法。计算数据的特征值,对基础数据量化预处理,... 轻量级无线网络通常用于资源受限的设备,使得数据传输和处理能力有限,且数据量庞大,特征识别较为困难,导致数据分选精度较低。为此,提出基于注意力机制深度学习的轻量级无线网络数据分选方法。计算数据的特征值,对基础数据量化预处理,采用领域粗糙集算法测算出数据分选的冗余限值,多阶提取数据特征,构建注意力机制深度学习网络数据分选流程,采用最优筛选的方式来实现数据分选处理。最终的测试结果表明:针对选定的6个数据分选测试周期,注意力机制深度学习网络数据分选方法最终得出的数据分选平均F⁃Score均可以达到85%以上,说明在注意力机制深度学习技术的辅助下,当前所设计的数据分选方法的针对性更强、效率更高,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 注意力机制 深度学习 轻量级无线网络 数据分选 分选方法
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