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基于机器学习的5G系统智能公平调度算法研究

作者:吴舟; 王辉静; 李坤颖5g系统机器学习人工智能公平调度

摘要:针对5G系统多用户场景中由于每个用户设备的业务数据包长度、传输延时及信道环境不同导致的用户无法公平获得传输机会,本文提出了基于改进k-means机器学习算法,能够在不同条件的用户设备当中智能选择用户设备进行调度,在保证每个用户设备业务服务质量的同时,又能兼顾到公平性。

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深圳信息职业技术学院学报

《深圳信息职业技术学院学报》(CN:44-1586/Z)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《深圳信息职业技术学院学报》坚持四项基本原则,坚持“双为”和“双百”方针,倡导学术创新,主要刊发计算机软件、应用网络、电脑美术、通讯技术等信息技术类学科;会计电算化、电子金融等经济类学科;外语外贸、图书信息管理、现代教育技术等优质学术论文。

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