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近年来光通信产业发展迅猛,行业发生巨大变革,机器学习和光网络中的深度融合为光联网的智能化管控提供了新思路,但在这个过程会必......
通信网高速迭代升级带来多维度信息混乱问题,如格式不一致、信息缺失等,容易造成通信网有效数据（如故障数据）“质差”和“量少”两大......
电力通信网根源性告警的精准预测,能够辅助运维人员提前对通信网高风险点进行高效排查和快速定位,从根源上避免区域性通信故障和衍......
本文主要通过分析三网融合后故障管理的特点和智能故障管理现有的方法的优缺点,提出了一种改进的基于支持向量机的告警预测方法和......
告警预测是保证整个网络的稳定性和可靠性的技术之一。现有的告警预测技术存在未考虑告警数据的时间顺序、难以获取先验知识等缺陷......
基于支持向量机提出一种方法，能够从历史告警中挖掘出告警的预测知识。首先把告警预测问题转化成机器学习问题，然后通过在告警序列上......
针对通信网络告警预测中预测精度不高、模型训练效率较低等缺陷,提出告警权值确定方法和基于自然序树(Can-tree)的加权增量关联规......
电力骨干通信网中告警信息的及时高效处理能够为故障处置提供先机。利用人工智能技术,基于历史数据可以预测告警的发生,完备的数据......
