人工智能在5G无线网络优化中的设计与实现

本文利用贝叶子斯理论模型和多层感测器预测策略,搭建了一个5G无线网络的优化系统。该系统设计的主旨在于,能够实时调节5G网络硬件和各个系统参数,其目标则是优化5G无线终端的性能表现。通过采用此系统,5G终端有能力获得更高比例的信号与噪音比以及更好的接收功率,同时还减少了通信误差,并有效加快了信号传输速度。此项科研成功地克服了人工无线网络在优化上的低效率和高额成本,不仅提高了终端设备的表现,还优化了网络资源利用率,降低了维护成本,使5G网络更为稳定、高效,并为其广泛应用提供了可靠的技术基础,为5G网络的性能和效率提升提供了重要的技术支持。