公开(公告)号：CN116390104A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310323556.3

申请日：2023-03-29

申请人： 云南大学

发明人： 岳昆 ,  黄文辉 ,  孙磊 ,  杨晶晶 ,  陈睿杰 ,  胡矿

IPC分类号： H04W16/18

摘要： 本发明公开了一种用户需求驱动的5G基站选址方法，确定需要新建5G基站的矩形规划区域并进行网格划分，每个网格中心点作为一个候选基站站址，并得到各个网格的用户需求点数量，然后根据新建5G基站部署在不同候选基站站址覆盖的需求点数量情况计算候选基站站址之间的贴近度，然后基于贪心法求解得到最优基站站址集合，在求解过程中通过基于贴近度计算得到的分离度来确定每轮的最优基站站址。本发明可以使用最少的基站数达到最大的覆盖率，并在用户需求大的区域增加基站个数，高效准确地获取5G基站选址的结果。

公开(公告)号：CN117593558A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311298363.3

申请日：2023-10-09

申请人： 云南大学

发明人： 姜博厚 ,  黄文辉 ,  江嘉伟

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/30 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种利用图神经网络进行节点分类的方法，可广泛应用于机器视觉和人工智能领域，例如目标检测、目标分类、目标识别等。首先，本发明采用均值池化操作对输入图像构建多尺度图像金字塔，并对分离出来的噪声图进行二次分离；然后，将各个不同尺度的图像逐步送入卷积神经网络，让卷积神经网络随着网络深度的逐步深入，能够在多种不同尺度的图像上进行学习并进行特征逐步累加，从提高了而卷积神经网络的特征学习能力，避免出现图像中的有用像素被错误地滤除的情况，保证了信息不会丢失，强化了特征学习能力，进而保证了算法后续工作的可靠性。