一种数据处理方法及装置、存储介质

    公开(公告)号:CN116361730A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202111593190.9

    申请日:2021-12-23

    Abstract: 本申请实施例提供了一种数据处理方法及装置、存储介质,该方法包括:获取多个数据类型在预设时间段内产生的多个待检测数据组;多个数据类型之间的类型相关性大于预设相关性阈值;通过预设数据预测模型,对多个待检测数据组中的第一待检测数据组进行处理,得到多个待检测数据组中的第二待检测数据组对应的预测数据组;第一待检测数据组和第二待检测数据组为多个待检测数据组中不同数据类型对应的待检测数据组;依次对多个待检测数据组中的每个待检测数据组和对应的一个预测数据组进行比较,得到比较结果,并根据比较结果从多个待检测数据组中确定出异常数据。通过上述技术方案,达到提高检测异常数据时准确度的目的。

    无线网络模型的token表征方法及网络设备

    公开(公告)号:CN118828628A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202311315793.1

    申请日:2023-10-11

    Abstract: 一种无线网络模型的token表征方法及网络设备,该方法包括:获取无线网络模型的网元数据,所述网元数据用于表征网元的状态;对所述网元数据进行分割,并对分割后的网元数据进行高维表征,获得所述无线网络模型的对应的网元快照;确定所述网元快照作为所述无线网络模型建模的token;其中,一个所述token用于指示一个网元在预设时间段内的状态。本申请基于网元数据获得无线网络模型的对应的网元快照,将网元快照作为无线网络模型的token,每个token均是原始信息的高维表征,其物理机理清晰,在不同文本中是通用且稳定的。得到token后,可以设计符合网络结构化数据的专有模型,提升无线网络模型的准确率。

    网元数据聚类方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118797380A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410176776.2

    申请日:2024-02-08

    Abstract: 本申请提供了一种网元数据聚类方法、装置、电子设备及存储介质,涉及技术领域为:数据处理技术领域,方法包括:获取多个网元时序数据;针对每一网元时序数据提取对应的数据特征;其中,数据特征用于反映每一网元时序数据以下特征中的一个或多个:数据曲线特征、周期特征、峰谷残差特征、统计类特征和与其他的网元时序数据之间的相关性特征;基于每一数据特征对多个网元时序数据进行聚类,得到聚类结果。本申请实施例中通过基于数据曲线特征、周期特征、峰谷残差特征、统计类特征和与其他的网元时序数据之间的相关性特征对多个网元时序数据进行聚类,考虑的更多且更全面,所以本申请实施例中对多个网元时序数据进行聚类的聚类效果更好。

    一种网络切片业务的处理方法及相关设备

    公开(公告)号:CN114640588B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202011380404.X

    申请日:2020-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种网络切片业务的处理方法及相关设备,涉及通信技术领域,以解决凭人工经验确定是否保留网络切片业务中各实例所存在的可靠性较差问题。该方法包括:接收CSMF发送的携带有S‑NSSAI的业务停闭请求,根据所述业务停闭请求,删除所述S‑NSSAI指示的网络切片业务的业务配置;在所述S‑NSSAI指示的网络切片业务为NSI绑定的最后一个网络切片业务的情况下,向TMS发送所述S‑NSSAI对应的目标NST的标识;接收所述TMS发送的用于指示是否保留NSI的第一通知消息;基于所述第一通知消息,保留或终止所述NSI;向所述CSMF发送携带有所述S‑NSSAI的业务停闭结果。这样,通过增设的TMS来指示NSMF是否需要保留NSI,相比人工凭经验确定方式具有更高效率和更高可靠性,能够减少网络资源占用。

    无源光网络管理方法、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN116916195A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310691818.1

    申请日:2023-06-12

    Abstract: 本申请公开了一种无源光网络管理方法、设备及可读存储介质,属于通信技术领域,包括:对PON中的ONU的光功率数据以及ONU在资管系统中登记的拓扑数据进行整合,并进行数据预处理与特征提取处理,得到时间片序列;对时间片序列中的序列对进行样本采样,得到训练数据和测试数据;将训练数据输入第一模型组进行训练,得到第二模型组;将测试数据输入第二模型组,得到序列对打分;对序列对打分进行时间维度与ONU层面的整合,确定ONU对应的推荐二级分光器;根据ONU对应的推荐二级分光器和PON在资管系统中的原拓扑结构,进行原拓扑结构降噪处理;其中,第一模型组中包括多个回归模型,第二模型组中包括多个训练后的回归模型。

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