# Wireless-program
华为智联杯-无线程序设计大赛-软件挑战赛
## 赛况
我们队名为“搏一搏,单车变摩托”,AI算法任务在测试集上的准确率达到了98.4%(这也是我们没想到的,意外),拿到一个专项奖,但由于调度算法上没有考虑时间复杂度,一直在修改超时问题,最后一个小时封榜后才解决完超时问题,没有时间优化了,有遗憾有收获。
## 方案
- 任务:将30720维度的帧信号分类为11个场景
使用PCA降维方法对训练集和测试集同时降维,使用降维后的数据训练,PCA降维后的最大维度数是样本数和特征数中的较小者,样本特征数为30720,赛方提供的训练样本数为5400,测试样本数为4200,因此我们用PCA将训练样本和测试样本降维为9600维度,然后使用CNN网络进行训练。我们发现模型文件中CNN1,和CNN3的效果较好,训练后通过集成学习投票的方式进行预测。我们比赛中最好的成绩是由三个CNN1模型和三个CNN3模型投票得到的。
## 文件结构
- model:模型代码
- model.py:各种模型结构代码
- train_cnn1.py:训练CNN1
- train_cnn3.py:训练CNN3
- predict.py:通过多个模型投票预测
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华为智联杯-无线程序设计大赛-软件挑战赛_Wireless-program.rar (10个子文件)
Wireless-program-main
saitirenwushu.pdf 873KB
model
model
predict.py 4KB
model.py 7KB
train_cnn1.py 8KB
train_cnn3.py 8KB
__pycache__
model.cpython-39.pyc 5KB
datasets.cpython-37.pyc 2KB
utils.cpython-37.pyc 1KB
model.cpython-37.pyc 971B
README.md 1KB
共 10 条
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