基于行业分类的频谱定价研究

文档介绍了文本分类中基于关联规则的分类研究，在舆情监控中有很重要的研究意义。

IP流量分类是Internet研究和流量工程的重要基础,近年来网络应用类别和Internet流数量在快速增长。流量分类技术不断面临新的挑战。对基于机器学习的IP流量分类方法进行了系统性研究。给出了这类

近年来,深度学习在计算机视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术,而图像分类问题是其中最突出的研究课题之一。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据,且无法满足人们对图像分类精度和速度的要求,而基于深度

基于算法随机性理论提出的直推式置信机器能够给出预测的可靠性，但其多用于解决两类识别问题。扩展了置信机器，利用了正反类的思想，在识别时比较多个[P]值来确定测试样本的分类，使其很容易一次性应用于多分类识

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文中针对当前无线频谱政策和无线频谱技术局限所导致的频谱整体利用率低的问题，分析了能有效提高频谱利用率的动态频谱分配和共享技术的研究现状，包括相邻和分片动态频谱分配技术，共存和覆盖式频谱共享技术，感知无

提出了一种改进的动态频谱分配博弈模型,对现有的频谱定价函数进行改进,在授权用户对单位频谱价格满意的条件下,频谱价格与授权用户提供带宽数量和次用户的频谱需求数量有关。此外,在次用户的效用函数中,考虑了频

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基于闭环功率控制的协作频谱检测，陈张仁，，当前提出的认知无线电技术被认为是一种解决提高利用有限频谱资源的有效方法。它允许次级网络用户接入到主要网络用户空闲的频谱资

为了解决认知网络下的动态频谱分配问题,结合图着色理论分析构建了认知系统频谱分配模型。在此基础上结合极大独立集(MIS)算法,通过设计综合分配权重,提出了一种基于信道效益的认知网络动态频谱分配算法。仿真