社会化学习方法下的网络性能数据
收藏国家基础学科公共科学数据中心2024-03-05 收录
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资源简介：
“社会化学习方法下的网络性能数据”以模拟实际智慧城市中的网络系统数据为基础，实现不同方法对于网络性能提升程度的评测。原始数据来源于模拟实际智慧城市中的数据，本数据集包括社会化学习方法(SL)、随机方法（Random）、本地（Local）方法对于平均时延影响的数据。数据中涉及的对比方法涉及社会化学习方法、随机方法、本地方法，周期数范围为0-700，平均时延精度为秒，其中有三类“Local_result.csv”、“Random_result.csv”和“SL_result.csv”。
提供机构：
天津大学
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集基于模拟实际智慧城市的网络系统数据，用于评估社会化学习方法、随机方法和本地方法对网络平均时延的影响。数据覆盖0-700个周期，精度为秒，包含三类CSV文件以支持性能对比分析。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
