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G频段将采 用3 GH z 以上 的更 髙频段 , 基站覆盖 范围 缩小 , 基站密度加大 。 面对密度更大 的 5G 网络 , 传统   以小 区为对象 的 网络监 控方式 , 将使我们面 临海量 的质量 问题 而无 法应对 。 本文提 出一 种全新 的基于 神经   网 络优化思想 , 利用 密度聚类技术研究 问题 点之间 的空 间 和 时 间 的 相关性 , 挖掘区域共 性。 把对 网络负面   影响 大的 区 域作为 5 G网络问题 的监控对象 , 提升 网络监控智 能化水平 , 快速发现网 络热点 问题 , 降低人力   需求 。   ;无线通信;网
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