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公开(公告)号：CN114550850B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210108006.5
申请日：2022-01-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本公开提供基于机器学习模拟动态核磁共振谱的方法，其特征在于，包括：构建通过电子结构计算的力和能量的数据集，通过机器学习的方法对数据集进行训练，训练后得到机器学习势模型；通过机器学习势模型做分子动力学模拟或蒙特卡洛模拟，获得模拟轨迹，从模拟轨迹中选取部分结构；基于选取的部分结构，通过机器学习的方法对电子结构计算的化学位移数据集进行训练，得到化学位移预测模型；通过化学位移预测模型预测分子动力学模拟或蒙特卡洛模拟得到的模拟轨迹结构的化学位移；以及基于化学位移生成动态核磁谱。本公开还提供了一种基于机器学习模拟动态核磁共振谱的装置、电子设备以及可读存储介质。
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公开(公告)号：CN110972309B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201911089450.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 厦门大学 , 京信网络系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联合图信号与强化学习的超密集无线网络功率分配方法，方法包括：S1，获取无向图，并根据无向图构建邻接矩阵和权值矩阵；S2，计算每个顶点的干扰参数，并计算网络平滑度，以及根据网络平滑度计算网络环境参数；S3，对超密集无线网络的功率进行再次分配，并计算再次分配后的网络环境参数，以及根据该网络环境参数计算回报函数值；S4，根据该回报函数值进行再次分配，并计算再次分配后的网络环境参数，以及根据该网络环境参数计算回报函数值；重复步骤S4，直至得到最大累积回报函数值，停止超密集无线网络功率分配；从而实现在超密集无线网络中进行自组织、自优化的功率分配，进而降低超密集无向网络的干扰程度，有效提高网络性能。
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公开(公告)号：CN105357759B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201510621055.9
申请日：2015-09-25
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
Abstract: 一种小基站集中配置资源的方法、设备和系统，涉及移动通信领域。通过在小基站通信系统中设置小基站集中管理设备，由小基站集中管理设备预先统计宏用户频谱资源并预留宏用户频谱资源，然后集中管理和分配小基站的频谱资源。可达到与相邻宏基站和谐共存的目标，降低网络干扰，保障网络稳定运行，并保证本地相邻小基站间的和谐共存的技术效果。还提供了一种小基站集中管理设备和一种集中分配资源的小基站通信系统。
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公开(公告)号：CN105050187B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201510367516.4
申请日：2015-06-29
Applicant: 厦门大学 , 京信通信技术(广州)有限公司
IPC: H04W72/04
Abstract: 本发明公开了一种家庭基站间协作配置时频资源的方法及装置，用以提高网络的可靠性与服务质量。该方法为：集中管理设备接收服务家庭基站在本地预配置的时频资源不满足用户接入需求时发送的时频资源分配请求，在确定相邻家庭基站的预配置时频资源中不存在未使用且能满足其用户接入需求的时频资源时，按照相邻家庭基站用户被分配使用的各时频资源的价值从小到大的顺序依次将时频资源向服务家庭基站转让，直到满足其用户接入需求，针对转让后的家庭基站的速率损失进行补偿，直到所有家庭基站满足用户的数据速率需求。这样，将家庭基站无线资源分配冲突在局部范围内协调解决，优化了网络的信道条件，提高网络的吞吐量、稳定性、可靠性与服务质量。
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公开(公告)号：CN114550850A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210108006.5
申请日：2022-01-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本公开提供基于机器学习模拟动态核磁共振谱的方法，其特征在于，包括：构建通过电子结构计算的力和能量的数据集，通过机器学习的方法对数据集进行训练，训练后得到机器学习势模型；通过机器学习势模型做分子动力学模拟或蒙特卡洛模拟，获得模拟轨迹，从模拟轨迹中选取部分结构；基于选取的部分结构，通过机器学习的方法对电子结构计算的化学位移数据集进行训练，得到化学位移预测模型；通过化学位移预测模型预测分子动力学模拟或蒙特卡洛模拟得到的模拟轨迹结构的化学位移；以及基于化学位移生成动态核磁谱。本公开还提供了一种基于机器学习模拟动态核磁共振谱的装置、电子设备以及可读存储介质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114496111A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210108013.5
申请日：2022-01-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本公开提供基于机器学习快速预测核磁共振化学位移的方法，包括：对收集的原子构型的集合进行电子结构计算，得到原子构型的集合的化学位移；将原子构型的集合中的各个原子的局域结构表示为特征描述符；将特征描述符和化学位移数据集按预定比例划分为训练集和测试集，训练集用于训练神经网络，测试集用于测试训练后的神经网络；将特征描述符作为为神经网络的输入层，将对应化学位移作为神经网络的输出层，基于训练集训练神经网络，获得神经网络预测模型；将待预测化学位移的原子局域结构转化为特征描述符，输入神经网络预测模型，获得待预测化学位移的原子局域结构的预测化学位移。本公开还提供了一种基于机器学习快速预测核磁共振化学位移的装置、电子设备以及可读存储介质。
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公开(公告)号：CN104640219A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510053079.9
申请日：2015-02-02
Applicant: 厦门大学 , 京信通信技术(广州)有限公司
IPC: H04W72/04
CPC classification number: H04W16/10 , H04W72/0446 , H04W72/082
Abstract: 本发明公开了一种干扰协调的子帧配置方法及装置，用于解决小区部署密集时，无法针对各个相邻小区的交叉子帧干扰进行干扰协调的问题。该方法为：在为每个小区进行子帧配置时，分别将每个小区的交叉子帧集合中的每个下行子帧设置为静默子帧，其中，交叉子帧集合包括至少一个交叉子帧，交叉子帧为相同结构的无线帧中在不同的子帧配置类型中上下行子帧配置不同的子帧；依次判断每个小区的静默子帧是否符合恢复条件，将符合恢复条件的静默子帧恢复为下行子帧，其中，恢复条件为若将一小区的一静默子帧恢复为下行子帧后，在恢复后的下行子帧上，一小区的邻小区受到的干扰水平不超过设定干扰阈值。采用该方法，消除了小区间干扰且保证了下行吞吐量。
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公开(公告)号：CN112469091A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011221866.7
申请日：2020-11-05
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数据共享的无线通信网的多系统测量方法、介质、设备及装置，其中方法包括：对多系统的信号覆盖区域进行栅格化，并采集保存栅格化后每个栅格对应的历史测量数据，同时对各个栅格进行评级和数据处理；当用户所在栅格被评级为切换频繁栅格时，系统发送相应测量事件，用户上报测量结果，最后由系统根据所述测量结果判断用户是否需要进行切换；如果用户需要进行切换，则获取用户当前所处栅格信息，并根据用户当前所处栅格信息获取对应的历史测量数据处理结果，从而确定用户的目标小区及系统。能够实现保证用户切换成功率的同时，降低系统测量所需时间，改善用户的系统测量和切换体验。
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公开(公告)号：CN106604343A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611055266.1
申请日：2016-11-25
Applicant: 厦门大学 , 京信通信技术(广州)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种小区虚拟化的方法及装置，宏基站接收终端的业务接入请求，业务接入请求中携带终端标识；根据终端标识，确定终端的虚拟小区；其中，虚拟小区包括多个微基站，用于为终端进行用户面数据传输；并根据虚拟小区中各微基站的服务方式，确定为终端服务的微基站为虚拟小区中的第一微基站集合；将接收的第一业务数据包发送给第一微基站集合，第一微基站集合用于将第一业务数据包传输给所述终端。本发明实施例提供的小区虚拟化的方法及装置通过将微基站中用户面和控制面解耦，由宏基站实现微基站控制面功能，缓解了密集组网下用户切换率和信令风暴的问题；同时实现了以用户为中心的小区虚拟化，缓解了小区边缘用户性能差的问题，提高系统整体性能。
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公开(公告)号：CN105357759A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510621055.9
申请日：2015-09-25
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
CPC classification number: H04W72/0406 , H04W72/0453 , H04W72/082 , H04W72/085
Abstract: 一种小基站集中配置资源的方法、设备和系统，涉及移动通信领域。通过在小基站通信系统中设置小基站集中管理设备，由小基站集中管理设备预先统计宏用户频谱资源并预留宏用户频谱资源，然后集中管理和分配小基站的频谱资源。可达到与相邻宏基站和谐共存的目标，降低网络干扰，保障网络稳定运行，并保证本地相邻小基站间的和谐共存的技术效果。还提供了一种小基站集中管理设备和一种集中分配资源的小基站通信系统。
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