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利用机器学习和深度学习技术，通过对蜂窝网络测量数据的实时分析和预测，结合移动性测试要求，设计蜂窝小区邻区匹配模型和切换策略，实现智能化的移动通信网络质量优化算法。
项目目标
1.设备移动性分析：调研移动通信中小区变更方式，分析切换，重选和重定向等状态和场景下的通信流程。
2.模型训练与优化：使用机器学习和深度学习技术，开发并训练网络优化模型，提高网络资源分配的效率和准确性。
3.系统测试和验证：在实验室网络环境中进行测试和验证，确保算法的稳定性可靠性和优化结果
希望的成果形式
这个项目比那些算法优化项目相对更好一些出结果，预计可以设计出一套实验室环境下稳定有效的移动通信网络质量优化算法。
所需学生说明
最好是通信或者AI，计算机学院相关专业，实践能力强
联系方式：微信13693557548 QQ 1737094373
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / sice / #10658同步于 2024/8/11
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【大创项目招募】【大三信通院优先】基于人工智能的移动通信网
GramsciInOct
2024/8/11镜像同步0 回复
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