基于残差网络的地基云图识别方法研究

地基云的精细化识别对气候预测和气象研究具有重要的意义。针对目前地基云识别准确率低、泛化性差、不利于边缘化部署的问题,提出了基于残差网络的地基云图识别模型,命名为GBcNet。设计的模型由1个卷积层、2个池化层、5个残差块以及1个全连接层构成,利用第1个卷积层和第1个池化层初步提取特征信息并降低特征图大小,通过残差块提取更多的特征信息,同时抑制网络的过拟合和梯度消失,最后利用另1个池化层降低特征图的大小,并通过全连接层输出识别结果。利用数据集对模型进行训练和测试,实验结果表明,GBcNet模型对数据集的综合平均准确率达到了96.02%,11种类别地基云的识别精确率均在93%~99%,且具有更好的泛化性,单个类别和整体识别性能均优于其他模型。进一步采用SWIMCAT数据集对模型进行实验,综合识别准确率达99.7%,证明模型对地基云图识别具有普适性。模型结构简单,相较于其他模型,更有利于边缘化部署。

时延约束下公共信道信令网络的可靠性分析

本文给出一种新的网络可靠性评估法 .该方法通过修正GENERATE算法 ,以状态概率不增的次序生成了网络的最大概值有效状态 ,构成网络状态空间的满足给定范围概率的子空间 .通过在子空间上做时延分析 ,获得了网络运行的动态可靠性指标和稳态可靠性指标 .最后以此方法评估了公共信道信令网络的运行性能 .

通讯专网客户关系管理的重要性

随着中国加入WTO,电信的对外开放,通讯专网进入了难得的飞速发展阶段。同时通讯专网也面临更大的市场竞争的压力。分析通讯专网运营的现状,客户关系管理方面存在的问题,以及客户关系管理可以为通讯专网带来的成效等,强调通讯专网客户关系管理的重要性。