XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFWA
烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
下一代 FWA 技术入门
形成波束和零点................................................................................................................................9 MIMO 和空间复用.................................................................................................................11 多输入多输出 (MIMO)................................................................................................11 分布式大规模 MIMO (DMM).................................................................................................12 多用户分布式大规模 MIMO (MU-DMM).......................................................................13 NLoS 性能....................................................................................................................................14 干扰消除....................................................................................................................................15 自干扰....................................................................................................................................16 突发干扰....................................................................................................................................17 信道中的动态运动....................................................................................................................18 对称性能....................................................................................................................................18
查看5G固定无线访问（FWA）
•ATEL•JATON TEEC。•SMAWAVE•BEC技术•TCL•系统CASA•智能技术。•老虎•昌港•miwire aps•kangwai toces•从技术•Mobot•T＆W•Flymotem•NetGear•Wavetel•Nokia•诺基亚•WNC