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A Resource Management Based on Deep Learning in Ubiquitous Power Internet of Things

机译:基于深入学习的资源管理普遍电网的互联网

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摘要

This paper proposes a resource allocation method based on deep learning in power internet of things. The method uses density-based spatial clustering of noisy applications (DBSCAN) to analyze data, and then trains deep neural networks (DNN) based on the results of DBSCAN data. The results show that our method can significantly improve the user's quality of service (QoS).
机译:本文提出了一种基于电源互联网深度学习的资源分配方法。 该方法使用基于密度的空间聚类噪声应用(DBSCAN)来分析数据,然后基于DBSCAN数据的结果列达深神经网络(DNN)。 结果表明,我们的方法可以显着提高用户的服务质量(QoS)。

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