檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "k-means".ekeyword (精準) and cdept.raw="電子工程系"
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時間序列分析可以讓我們瞭解實際事件變化與行為,而針對時間序列進行相似性群集有助於未來行為的預測以及規劃。然而,大部分的群集化演算法都先要求給定參數(例如分群數),但是使用者卻沒有足夠的知識背景來決定…
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本論文中,針對應用於感知無線電網路的合作式感測之傳統AND/OR方法進行改善,我們提出了新的次要使用者的決策方式。並讓次要使用者們根據自身的感測狀況來決定自己是否參與合作決策。此新決策方法將可大量的…
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在本論文中,我們提出機器學習於感知無線電網之合作式頻譜感測,我們結合了非監督式學習與監習的分類技術於頻譜感測上,在機器學習環境下,分類需要通過訓練階段分成通道可用與通道不可用。我們利用了非監督式K-…