A QoS Classifier Based on Machine Learning for Next-Generation Optical Communication
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Code classification is essential nowadays, as determining the transmission code at the receiver side is a challenge. A novel algorithm for fixed right shift (FRS) code may be employed in embedded next-generation optical fiber communication (OFC) systems. The code aims to provide various quality of services (QoS): audio, video, and data. The Q-factor, bit error rate (BER), and signal-to-noise ratio (SNR) are studied to be used as predictors for machine learning (ML) and used in the design of an embedded QoS classifier. The hypothesis test is used to prove the ML input data robustness. Pearson’s correlation and variance-inflation factor (VIF) are revealed, as they are typical detectors of a data multicollinearity problem. The hypothesis testing shows that the statistical properties for the samples of Q-factor, BER, and SNR are similar to the population dataset, with p-values of 0.98, 0.99, and 0.97, respectively. Pearson’s correlation matrix shows a highly positive correlation between Q-factor and SNR, with 0.9. The highest VIF value is 4.5, resulting in the Q-factor. In the end, the ML evaluation shows promising results as the decision tree (DT) and the random forest (RF) classifiers achieve 94% and 99% accuracy, respectively. Each case’s receiver operating characteristic (ROC) curves are revealed, showing that the RF outperforms the DT classification performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle