"基于深度神经网络的移动通信网络优化研究"
在现代电子技术领域中，移动通信网络的优化研究是一个非常重要的课题。随着通信技术从 4G 向 5G 的过渡，移动通信网络的规模不断扩大，数据流量呈指数上升，这给用户带来了较大的科技红利。但是，网络入侵、服务器数据泄漏、病毒广泛传播等异常通信活动严重影响了用户的切身利益，甚至影响国家安全。因此，上述异常通信活动成了现阶段急需解决的重要难点问题。
对于移动通信异常信号的优化识别，传统解决思路有基于混合特征的异常信号识别控制、基于过抽样的异常信号优化和使用遗传算法及 BP 神经网络的识别算法等。但是，这些方法对于已知类型的数据有较好的处理能力，但当前通信网络中的异常信号特征具有隐蔽性，有限集识别优化处理思路难以应对。
本文提出了一种基于多特征信号数据集与支持向量机算法相融合的识别控制优化算法，以解决移动通信网络中的异常信号识别问题。该算法通过对移动通信信号的多特征提取和支持向量机算法的融合，实现了异常信号的高效识别和控制。
在移动通信建模中，正常通信时移动网络的信号可分为 MPSK 信号、MQAM 信号及 FSK 信号等。MPSK 信号是通过相位意义上将调制信号搭载至载波，MQAM 信号是基于幅相混合调制，具有频率利用率高的特点。
本文的研究结果表明，基于深度神经网络的移动通信网络优化研究可以有效地解决移动通信网络中的异常信号识别问题，并且具有良好的实用价值。
知识点：
* 移动通信网络优化的重要性
* 异常通信活动对用户利益和国家安全的影响
* 传统的异常信号识别方法的缺点
* 基于多特征信号数据集与支持向量机算法相融合的识别控制优化算法
* 移动通信信号的多特征提取
* 支持向量机算法在异常信号识别中的应用
* 深度神经网络在移动通信网络优化中的应用
关键词：网络优化；信号识别；深度神经网络；通信建模；多特征提取；信号控制；数据分类
