| Texto completo | |
| Autor(es): |
Manjarres, Joanna C.
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Cardoso, Douglas O.
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Klautau, Aldebaro
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de Rezende, Jose Ferreira
Número total de Autores: 4
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | INFORMATION PROCESSING AND MANAGEMENT OF UNCERTAINTY IN KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, IPMU 2024, VOL 1; v. 1174, p. 14-pg., 2024-01-01. |
| Resumo | |
The integration of context information and machine learning techniques can enhance the capabilities of 5G/6G networks when dealing with the beam selection problem. This paper proposes the use of a Weightless Neural Network (WiSARD) with multimodal data as input to address this problem. The performance of the WiSARD is compared to classic machine learning algorithms (KNN, Decision Tree, SVC, Random Forest) based on the top-k accuracy in a vehicular network. The simulation results indicate that the WiSARD is a competitive method for this scenario and can be a valuable asset for future cellular networks. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 20/05127-2 - SAMURAI: núcleo 5G inteligente e integração de múltiplas redes de acesso |
| Beneficiário: | Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 20/05152-7 - PROFISSA: internet do futuro programável para arquiteturas e softwares seguros |
| Beneficiário: | Lisandro Zambenedetti Granville |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 18/23097-3 - SFI2: fatiamento de infraestruturas de internet do futuro |
| Beneficiário: | Tereza Cristina Melo de Brito Carvalho |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |