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摘要：本发明提供一种用于预估增益控制轮廓的机器学习智能方法及系统，涉及人工智能机器学习技术领域，所述方法包括：获取总增益调整量和各放大器相关的数据，以得到输入数据；建立基本算法及预估模型数据库和机器学习指令集及数据集存储器件，使用数据处理器进行预估模型训练，使用训练模型对输入数据进行预估，并对预估结果进行测试和分析，根据分析结果，反复进行模型选择、预估和检测，根据优化预估模型，确定各个放大器的增益轮廓数据组，并将增益轮廓数据组输出到增益控制预处理单元。本发明解决了数字信号处理DSP元件对不同无线射频标准规范和所要求参数等的处理负担，缺乏灵活性，成本较高的技术问题。
主权项：1.一种用于预估增益控制轮廓的机器学习智能方法，其特征在于，所述方法包括：获取总增益调整量和各放大器相关的数据，以得到输入数据；建立基本算法及预估模型数据库（1340）和机器学习指令集及数据集存储器件（1330），基本算法及预估模型数据库（1340）用于储备基本算法及各种预估模型以及通过机器学习而不断演进所得出的更新预估模型，机器学习指令集及数据集存储器件（1330）用于储备指令集、放大器参考数据集和训练数据集；根据基本算法及预估模型数据库（1340）和机器学习指令集及数据集存储器件（1330），使用数据处理器1320进行预估模型训练，以得到训练模型；使用训练模型对输入数据进行预估，并对预估结果进行测试和分析，以得到分析结果；根据分析结果，反复进行模型选择、预估和检测，以得到优化预估模型；根据优化预估模型，确定各个放大器的增益轮廓数据组，并将增益轮廓数据组输出到增益控制预处理单元（1304）。
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百度查询： 泉州信息工程学院 一种用于预估增益控制轮廓的机器学习智能方法及系统
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