一种混合交通中可解释性机器学习辅助的信道模型的构建方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311505555.7

申请日：

2023-11-13

公开(公告)号：

CN117560104A

公开(公告)日：

2024-02-13

发明(设计)人：

岳文伟李景丽张丹雯越沛涛

申请人：

西安电子科技大学

申请人地址：

710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

IPC主分类号：

H04B17/391

IPC分类号：

H04W24/06 H04W4/40 G08G1/01

代理机构：

西安智大知识产权代理事务所 61215

代理人：

任芳

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

陕西省西安市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-01	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H04B 17/391申请日:20231113
2024-02-13	公开	公开

共 50 条

[1]

基于可解释性机器学习的流域径流预报方法 [P].

邓超 ;

孙培源 ;

尹鑫 ;

徐小婷 ;

张宇新 ;

王明明 .

中国专利 :CN117689042A ,2024-03-12

[2]

基于可解释性机器学习的流域径流预报方法 [P].

邓超 ;

孙培源 ;

尹鑫 ;

徐小婷 ;

张宇新 ;

王明明 .

中国专利 :CN117689042B ,2024-05-17

[3]

可解释性机器学习模型构建方法、装置和计算机设备 [P].

李策 ;

邬子庄 ;

赵心睿 ;

徐晨灿 .

中国专利 :CN114254762A ,2022-03-29

[4]

基于可解释性机器学习模型的岩爆风险等级预测方法 [P].

夏勇 ;

王仁坤 ;

刘跃 ;

孙博 ;

唐碧华 ;

赵桂连 .

中国专利 :CN118839967A ,2024-10-25

[5]

一种基于可解释性机器学习的甲状腺结节辅助诊断模型及系统 [P].

赵成山 ;

印国兵 .

中国专利 :CN118942673A ,2024-11-12

[6]

机器学习中具有可解释性的图像数据偏差检测 [P].

S·K·莫普尔 ;

K·L·沙斯特里 .

美国专利 :CN117408936A ,2024-01-16

[7]

具有隐私和可解释性的机器学习模型训练 [P].

T·查克拉博蒂 ;

A·桑塔纳德奥利维拉 ;

K·马拉特 ;

C·卡普兰 .

德国专利 :CN117591869A ,2024-02-23

[8]

一种为机器学习模型自动推荐可解释性方法的方法 [P].

李童 ;

韩璐 .

中国专利 :CN116301741B ,2025-12-16

[9]

用于免疫治疗相关肝损伤风险预测的可解释性机器学习模型构建方法 [P].

王艺 ;

吕敏之 ;

张宁萍 ;

雷静 .

中国专利 :CN120878142A ,2025-10-31

[10]

基于可解释性机器学习算法的恶性胸腔积液辅助诊断系统 [P].

雷小莉 ;

刘姿 .

中国专利 :CN115099331A ,2022-09-23

← 1 2 3 4 5 →