基于DB-LSTM神经网络的移动医疗物联网频谱智能预测算法

本发明公开了一种基于DB‑LSTM神经网络的移动医疗物联网频谱智能预测算法，包括如下步骤：首先对本地移动医疗物联网信号数据采样，利用ResNet‑CNN模型进行频谱感知操作，获得主用户历史使用频谱时序二进制数据集；然后通过滑动窗构建具有时序特性的频谱预测数据集，利用此数据集对DB‑LSTM神经网络模型训练，利用训练后的DB‑LSTM神经网络模型实现频谱预测。所述方法能够有效的提高频谱预测准确率并降低频谱预测均方误差。

《基于DB-LSTM神经网络的移动医疗物联网频谱智能预测算法》是一发明专利，专利号为 2023102278985，当前法律状态为已下证，由青岛科技大学提出申请，发明人为徐凌伟;高志贺;陈哲;李玉芳;曹书博，申请日期为2023-03-10，公开（公告）日期为2026-04-10，国际专利分类号（IPC）为 G16H 50/20 (2018.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：26年下证医院软件医疗系统CT医学图像医疗软件临床医院科室医疗数据系统人工智能系统神经网络系统计算机互联网医疗大数据。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于DB‑LSTM神经网络的移动医疗物联网频谱智能预测算法，包括如下步骤：首先对本地移动医疗物联网信号数据采样，利用ResNet‑CNN模型进行频谱感知操作，获得主用户历史使用频谱时序二进制数据集；然后通过滑动窗构建具有时序特性的频谱预测数据集，利用此数据集对DB‑LSTM神经网络模型训练，利用训练后的DB‑LSTM神经网络模型实现频谱预测。所述方法能够有效的提高频谱预测准确率并降低频谱预测均方误差。

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