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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110475252B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201810443355.6
申请日：2018-05-10
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: H04W16/18
Abstract: 本发明实施例公开一种基于用户行为判定的室分小区MR弱覆盖优化方法及装置，能解决室分外泄导致的室分小区MR弱覆盖问题。方法包括：S1、基于用户行为判定规划区域内的室分小区泄露用户；S2、根据所述室分小区泄露用户确定出室分泄露导致的MR弱覆盖室分小区；S3、根据所述MR弱覆盖室分小区确定出室分小区MR弱覆盖提升方案，利用所述室分小区MR弱覆盖提升方案对所述MR弱覆盖室分小区进行MR弱覆盖优化。
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公开(公告)号：CN110474786B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201810444550.0
申请日：2018-05-10
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于随机森林分析VoLTE网络故障原因的方法及装置，该方法基于VoLTE网络的多个KPI和KQI指标建立数据样本，并基于随机森林方法对样本数据进行训练得到分类模型，通过该分类模型对新输入的网络特征进行分析，输出该特征所对应的无线故障分类。从而能够实现基于已知网络特征对未知网络特征对应的故障分类进行智能识别，有效节约大量的人力物力。此外，由于随机森林通过在每个节点处随机选择特征进行分支，因此可以最小化各棵决策树之间的相关性，从而能有效提高分类精确度。
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公开(公告)号：CN110580483A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201810488490.2
申请日：2018-05-21
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种室内外用户区分方法及装置，方法包括：根据预设样本分别计算得到室内用户的样本概率和室外用户的样本概率，并根据预设样本中用户的定位信息计算得到用户的若干个特征属性的特征属性信息；将室内用户和室外用户的样本概率作为贝叶斯分类算法的先验概率，并根据若干个特征属性的特征属性信息和贝叶斯分类算法得到各特征属性的概率；根据各特征属性的概率计算得到目标用户的室内概率和室外概率，以区分目标用户为室内用户或室外用户。通过贝叶斯分类算法基于已知室内用户和室外用户特征来区分目标用户的室内或室外属性，实现室内外用户的精准识别；同时摆脱门限对用户室内外属性的定义，综合考虑用户特征，实现智能区分。
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公开(公告)号：CN110475252A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201810443355.6
申请日：2018-05-10
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
IPC: H04W16/18
Abstract: 本发明实施例公开一种基于用户行为判定的室分小区MR弱覆盖优化方法及装置，能解决室分外泄导致的室分小区MR弱覆盖问题。方法包括：S1、基于用户行为判定规划区域内的室分小区泄露用户；S2、根据所述室分小区泄露用户确定出室分泄露导致的MR弱覆盖室分小区；S3、根据所述MR弱覆盖室分小区确定出室分小区MR弱覆盖提升方案，利用所述室分小区MR弱覆盖提升方案对所述MR弱覆盖室分小区进行MR弱覆盖优化。
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公开(公告)号：CN110474786A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201810444550.0
申请日：2018-05-10
Applicant: 上海大唐移动通信设备有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于随机森林分析VoLTE网络故障原因的方法及装置，该方法基于VoLTE网络的多个KPI和KQI指标建立数据样本，并基于随机森林方法对样本数据进行训练得到分类模型，通过该分类模型对新输入的网络特征进行分析，输出该特征所对应的无线故障分类。从而能够实现基于已知网络特征对未知网络特征对应的故障分类进行智能识别，有效节约大量的人力物力。此外，由于随机森林通过在每个节点处随机选择特征进行分支，因此可以最小化各棵决策树之间的相关性，从而能有效提高分类精确度。
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