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基于智能AI實現(xiàn)5G通信質(zhì)量分析方法及系統(tǒng)與流程

文檔序號:40405015發(fā)布日期:2024-12-20 12:28閱讀:10來源:國知局
基于智能AI實現(xiàn)5G通信質(zhì)量分析方法及系統(tǒng)與流程

本發(fā)明涉及智能分析領(lǐng)域,尤其涉及一種基于智能ai實現(xiàn)5g通信質(zhì)量分析方法及系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、5g通信質(zhì)量分析是指對5g網(wǎng)絡(luò)性能進行監(jiān)測、評估和診斷的過程,以確保網(wǎng)絡(luò)能夠提供高質(zhì)量的服務(wù),滿足用戶的需求,通過高質(zhì)量的5g通信分析,運營商可以提供更加穩(wěn)定和高效的通信服務(wù),滿足高清視頻傳輸、虛擬現(xiàn)實、自動駕駛等新興應(yīng)用的需求。

2、目前5g通信質(zhì)量分析主要通過分析采集的5g通信數(shù)據(jù)訓(xùn)練ai模型進行通信質(zhì)量的分析,由于5g通信數(shù)據(jù)的多樣化,復(fù)雜的ai模型往往被視為“黑箱”,其決策過程難以解釋,影響信任和采納,從而導(dǎo)致降低了5g通信質(zhì)量分析的可靠性。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于智能ai實現(xiàn)5g通信質(zhì)量分析方法及系統(tǒng),其主要目的在于提高對5g通信質(zhì)量分析的可靠性。

2、為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供的一種基于智能ai實現(xiàn)5g通信質(zhì)量分析方法,包括:

3、構(gòu)建5g通信系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)采集通道,基于所述多源數(shù)據(jù)采集通道,采集所述5g通信系統(tǒng)的多源通信數(shù)據(jù),對所述多源通信數(shù)據(jù)進行融合,得到融合通信數(shù)據(jù);

4、計算所述融合通信數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)異常系數(shù),基于所述數(shù)據(jù)異常系數(shù),去除所述融合通信數(shù)據(jù)的異常數(shù)據(jù),得到目標(biāo)通信數(shù)據(jù);

5、基于所述目標(biāo)通信數(shù)據(jù),識別所述5g通信系統(tǒng)的通信特征,標(biāo)記所述目標(biāo)通信數(shù)據(jù),得到標(biāo)記通信數(shù)據(jù),基于所述標(biāo)記通信數(shù)據(jù)和所述通信特征,建立所述5g通信系統(tǒng)的ai通信質(zhì)量分析模型;

6、構(gòu)建所述ai通信質(zhì)量分析模型的shap解釋環(huán)境,基于所述shap解釋環(huán)境計算所述ai通信質(zhì)量分析模型對應(yīng)預(yù)測值的shap值;

7、基于所述shap值,構(gòu)建所述ai通信質(zhì)量分析模型的shap摘要圖,基于所述shap摘要圖,計算所述ai通信質(zhì)量分析模型的行為可靠系數(shù),當(dāng)所述行為可靠系數(shù)符合預(yù)設(shè)的要求時,構(gòu)建所述5g通信系統(tǒng)的5g通信質(zhì)量分析報告。

8、可選地,所述構(gòu)建5g通信系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)采集通道,包括:

9、確定所述5g通信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集需求;

10、基于所述數(shù)據(jù)采集需求,確定所述5g通信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集源;

11、配置所述數(shù)據(jù)采集源的采集接口;

12、基于所述采集接口,構(gòu)建5g通信系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)采集通道。

13、可選地,所述對所述多源通信數(shù)據(jù)進行融合,得到融合通信數(shù)據(jù),包括:

14、對所述多源通信數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,得到預(yù)處理通信數(shù)據(jù);

15、提取所述預(yù)處理通信數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征;

16、基于所述數(shù)據(jù)特征,利用預(yù)設(shè)的模態(tài)數(shù)據(jù)模型輸出所述預(yù)處理通信數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)決策值;

17、對所述數(shù)據(jù)決策值進行決策融合,得到所述融合通信數(shù)據(jù)。

18、可選地,所述對所述數(shù)據(jù)決策值進行決策融合,得到所述融合通信數(shù)據(jù),包括:

19、確定所述數(shù)據(jù)決策值的融合函數(shù);

20、基于所述融合函數(shù),利用下述公式對所述數(shù)據(jù)決策值進行決策融合,得到融合通信數(shù)據(jù):

21、

22、其中,表示融合通信數(shù)據(jù),表示數(shù)據(jù)決策值對應(yīng)預(yù)處理通信數(shù)據(jù)第個模型類型數(shù)據(jù)的模態(tài)數(shù)據(jù)模型,表示數(shù)據(jù)決策值對應(yīng)預(yù)處理通信數(shù)據(jù)第個模型類型數(shù)據(jù),預(yù)處理通信數(shù)據(jù)第個模型類型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)決策值。

23、可選地,所述計算所述融合通信數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)異常系數(shù),包括:

24、標(biāo)記所述融合通信數(shù)據(jù)對應(yīng)給定數(shù)據(jù)點;

25、確定所述給定數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)點鄰域;

26、基于所述數(shù)據(jù)點鄰域,計算所述給定數(shù)據(jù)點的局部密度;

27、基于所述局部密度,計算所述給定數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)異常系數(shù)。

28、可選地,所述基于所述數(shù)據(jù)點鄰域,計算所述給定數(shù)據(jù)點的局部密度,包括:

29、計算所述數(shù)據(jù)點鄰域的鄰域半徑;

30、計算所述給定數(shù)據(jù)點的可達距離;

31、基于所述鄰域半徑和所述可達距離,利用下述公式計算所述給定數(shù)據(jù)點的局部密度:

32、

33、其中,表示給定數(shù)據(jù)點的局部密度,表示給定數(shù)據(jù)點和相鄰數(shù)據(jù)點之間的可達距離,表示給定數(shù)據(jù)點相鄰數(shù)據(jù)點的索引,表示給定數(shù)據(jù)點的數(shù)量,表示給定數(shù)據(jù)點的鄰域半徑。

34、可選地,所述基于所述局部密度,計算所述給定數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)異常系數(shù),包括:

35、基于所述局部密度,計算所述給定數(shù)據(jù)點的可達密度;

36、基于所述可達密度,利用下述公式計算所述給定數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)異常系數(shù):

37、

38、其中,表示給定數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)異常系數(shù),表示給定數(shù)據(jù)點對應(yīng)數(shù)據(jù)點鄰域中與其直接連接的數(shù)據(jù)點數(shù)量,表示給定數(shù)據(jù)點相鄰數(shù)據(jù)點的索引,表示給定數(shù)據(jù)點相鄰數(shù)據(jù)點的可達密度,表示給定數(shù)據(jù)點的可達密度。

39、可選地,所述構(gòu)建所述ai通信質(zhì)量分析模型的shap解釋環(huán)境,包括:

40、構(gòu)建所述ai通信質(zhì)量分析模型的shap庫;

41、加載所述ai通信質(zhì)量分析模型至所述shap庫,得到模型shap庫;

42、選擇所述模型shap庫的模型解釋器;

43、基于所述模型解釋器,構(gòu)建所述ai通信質(zhì)量分析模型的shap解釋環(huán)境。

44、可選地,所述基于所述shap摘要圖,計算所述ai通信質(zhì)量分析模型的行為可靠系數(shù),包括:

45、構(gòu)建所述ai通信質(zhì)量分析模型對應(yīng)輸入特征的特征值組合;

46、基于所述shap摘要圖,計算所述特征值組合的穩(wěn)定性;

47、基于所述穩(wěn)定性,評估所述ai通信質(zhì)量分析模型的行為可靠系數(shù)。

48、為了解決上述問題,本發(fā)明還提供一種基于智能ai實現(xiàn)5g通信質(zhì)量分析系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:

49、通信數(shù)據(jù)融合模塊,用于構(gòu)建5g通信系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)采集通道,基于所述多源數(shù)據(jù)采集通道,采集所述5g通信系統(tǒng)的多源通信數(shù)據(jù),對所述多源通信數(shù)據(jù)進行融合,得到融合通信數(shù)據(jù);

50、數(shù)據(jù)異常刪除模塊,用于計算所述融合通信數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)異常系數(shù),基于所述數(shù)據(jù)異常系數(shù),去除所述融合通信數(shù)據(jù)的異常數(shù)據(jù),得到目標(biāo)通信數(shù)據(jù);

51、ai模型構(gòu)建模塊,用于基于所述目標(biāo)通信數(shù)據(jù),識別所述5g通信系統(tǒng)的通信特征,標(biāo)記所述目標(biāo)通信數(shù)據(jù),得到標(biāo)記通信數(shù)據(jù),基于所述標(biāo)記通信數(shù)據(jù)和所述通信特征,建立所述5g通信系統(tǒng)的ai通信質(zhì)量分析模型;

52、shap值計算模塊,用于構(gòu)建所述ai通信質(zhì)量分析模型的shap解釋環(huán)境,基于所述shap解釋環(huán)境計算所述ai通信質(zhì)量分析模型對應(yīng)預(yù)測值的shap值;

53、通信質(zhì)量分析模塊,用于基于所述shap值,構(gòu)建所述ai通信質(zhì)量分析模型的shap摘要圖,基于所述shap摘要圖,計算所述ai通信質(zhì)量分析模型的行為可靠系數(shù),當(dāng)所述行為可靠系數(shù)符合預(yù)設(shè)的要求時,構(gòu)建所述5g通信系統(tǒng)的5g通信質(zhì)量分析報告。

54、本發(fā)明實施例通過本發(fā)明實施例通過構(gòu)建5g通信系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)采集通道可以采集多源數(shù)據(jù),從而提高數(shù)據(jù)的可靠性;本發(fā)明實施例通過對所述多源通信數(shù)據(jù)進行融合,得到融合通信數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合,從而提高數(shù)據(jù)的可靠性;本發(fā)明實施例通過計算所述融合通信數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)異常系數(shù)可以篩選出存在異常的數(shù)據(jù),從而提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,增加了后期數(shù)據(jù)分析的可靠性;進一步地,本發(fā)明實施例基于所述標(biāo)記通信數(shù)據(jù)和所述通信特征,建立所述5g通信系統(tǒng)的ai通信質(zhì)量分析模型可以快速的對通信質(zhì)量進行評估,進一步地,本發(fā)明實施例構(gòu)建所述ai通信質(zhì)量分析模型的shap解釋環(huán)境可以作為計算所述ai通信質(zhì)量分析模型行為可靠性的工具,本發(fā)明實施例基于所述shap解釋環(huán)境計算所述ai通信質(zhì)量分析模型對應(yīng)預(yù)測值的shap值可以作為后期進行模型行為分析的數(shù)據(jù)依據(jù),最后,本發(fā)明實施例基于所述shap摘要圖,計算所述ai通信質(zhì)量分析模型的行為可靠系數(shù)可以幫助確定模型的穩(wěn)定性和可靠性。因此本發(fā)明提出的基于智能ai實現(xiàn)5g通信質(zhì)量分析方法及系統(tǒng),可以提高對5g通信質(zhì)量分析的可靠性。

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