基于隐朴素贝叶斯分类方法的垂直切换算法OACSTPCD
Adaptive Vertical Switching Algorithm Based on Hidden Naive Bayesian Classification
为解决车辆在相对高速运动下产生网络间切换的"乒乓效应",根据隐朴素贝叶斯分类思想,突破原有贝叶斯决策中关于属性之间完全独立的假设,建立属性间的关系,同时引入自适应修正概率,降低切换次数,避免了运算的复杂度.仿真结果表明,改进算法与原算法及其他算法相比较,可以有效降低切换次数,并且拥有更低的运行时间,提升了在车联网环境下垂直切换的稳定性与效率.
李宏磊;丛玉良;任柏寒
吉林大学 通信工程学院,长春130012中国人民解放军63782部队,哈尔滨150039吉林大学 通信工程学院,长春130012
信息技术与安全科学
第4代通讯技术车载自组织网络无线网络隐朴素贝叶斯分类垂直切换
《吉林大学学报（信息科学版）》 2019 (3)
238-244,7
吉林省科技发展计划基金资助项目(20160312019ZG)
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