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公开(公告)号：CN110958126B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201811122926.2
申请日：2018-09-26
Applicant: 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动通信集团设计院有限公司
IPC: H04L41/5009 , H04L43/0829 , H04L43/0852 , H04L43/0894 , H04W24/08 , H04W28/24
Abstract: 本发明实施例公开了一种校验方法、装置及计算机可读存储介质，该方法可以包括：在接收到数据校验指令时，根据数据校验指令获取多个业务和多个业务对应的多组指标数据；按照质量等级，确定多个业务之间的业务逻辑；根据业务逻辑，对多组指标数据进行评判，以校验数据质量。
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公开(公告)号：CN109495920A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201710822414.6
申请日：2017-09-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明提供一种无线通信网络特征画像方法、设备和计算机程序产品，包括：S1、获取无线通信网络的高维特征并进行向量化，得到无线通信网络的高维度特征向量；S2、基于训练好的深度自编码模型对无线通信网络进行特征提取和特征降维；S3、基于聚类算法对相似的无线网络特征进行聚合，并对聚合后的无线通信网络特征进行画像。S4、基于深度自编码模型的重构误差对无线通信网络的异常特征进行检测。通过特征描述环节进行标签说明，实现对复杂网络特征进行画像和多层映射编码，同时，还可通过训练后的自编码模型计算出重构误差，通过误差评估机制，实现对于无线网络特殊场景特征或异常小区特征的检测和识别。
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公开(公告)号：CN105636097B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201410599303.X
申请日：2014-10-30
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
Inventor： 徐晶 , 张斌 , 默燕红 , 李秋中 , 方波 , 沈忱 , 李冶文 , 张阳 , 左怡民 , 王砚 , 王西点 , 王磊 , 沈骜 , 程楠 , 梁童 , 高峰 , 朱文涛 , 宋智源
IPC: H04W24/04
Abstract: 本发明提供一种校验网络性能统计数据的方法及装置，涉及无线网络质量领域，解决无法发现现网随机产生的数据准确性的问题。其中所述校验网络性能统计数据的方法包括：在预设时间粒度内获取网络性能统计数据；获取预先存储的多类原始性能统计数据中的同一类性能指标的原始性能统计数据，并根据预先建立的原始网络性能统计数据与校验算法的映射关系，将获取的同一类性能指标的所述原始网络性能统计数据映射成相应的映射结果；校验获取的所述网络性能统计数据与所述映射结果是否一致。从而得知数据的准确性，这样就可以利用同一类性能指标的多数据源来评估性能指标的准确性。
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公开(公告)号：CN109151919A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201710443999.0
申请日：2017-06-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: H04W36/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种切换参数优化方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质，该方法中首先获取更新的切换参数调整列表中用于表示小区与邻小区的切换关系的元素，若判断该元素不满足预约两个小区之间切换带大小的约束条件，则对该元素进行调整直至满足。从而能够通过对各小区与邻区之间对应的切换元素的约束，限制各个小区在调整切换边界时与邻区的切换带的变化，以保证切换带的变化更为合适，避免出现两个小区盲目改变切换边界造成的切换带过大或过窄甚至没有切换带的情况，从而更好的保障参数优化的调整效果。
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公开(公告)号：CN105101254A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410196725.2
申请日：2014-05-09
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种小区性能指标的预测方法、装置及电子设备。方法包括：根据各历史周期中第一小区性能指标的第一测量值和所述第一小区性能指标的关联量的取值，确定目标周期中所述关联量的取值与所述第一小区性能指标的第二测量值的预测值之间的对应关系；根据所述目标周期中所述关联量的取值和所述对应关系，确定所述第二测量值的第一预测值。本发明实施例能够实现小区性能指标的高效预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101237658B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN200710179793.8
申请日：2007-12-18
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司
Abstract: 本发明提供一种移动通信系统中的数据的存储方法及装置，属于电通信技术领域，该方法包括：读取文件中的数据，检测读取数据的起始头是否存在于预先设置的命令行库中，若不存在则丢弃所述数据；根据所述数据的命令行类型对所述数据进行处理，若所述命令行为基础注册命令，则更新所述命令行库；根据预先设置的命令行格式解析所述数据，并存储处理后的数据结构。通过自定义数据的存储格式，提高了数据的可扩展性和格式兼容性，而且，还可通过优化数据结构，从而减少冗余数据，有效节约地了数据的存储空间，该存储方法可广泛地应用在移动通信系统中对测试数据的存储领域中。
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公开(公告)号：CN101998465A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN200910091418.7
申请日：2009-08-21
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团黑龙江有限公司
Inventor： 周胜 , 高鹏 , 李伟东 , 袁捷 , 包海涛 , 方波 , 张淑伟 , 王西点 , 程楠 , 李阳 , 袁静 , 张斌 , 李强 , 朱艳云 , 马文华 , 齐岩 , 沈骜 , 郑势 , 马智
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种网络优化的方法及系统，以解决现有技术中网络优化效率较低、灵活性较差的问题。该方法包括：获取待优化区域中各小区的性能信息，并根据所述性能信息确定所述小区所对应的场景；根据所述对应关系获取与所述场景对应的参数模板；根据获取到的参数模板对所述小区的参数进行配置。采用本发明技术方案，可以提高网络优化的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN101814999A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN200910078543.4
申请日：2009-02-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种网络平台的优化方法及装置，用以解决由于网元归属关系的生成准确性差，效率低，从而影响网络平台优化效率的问题。该方法终端根据采集的网元的属性参数信息，查找保存的网元编码列表，确定该网元的父网元的网元编码；根据该父网元的网元编码，查找包含该父网元的网元编码的字符串；根据该字符串及保存的该网元的网元编码，生成该网元的网元归属标记码，并采用该网元的网元归属标记码替换该网元的网元编码，保存到该网元的属性参数信息中；根据保存的该网元的属性参数信息，优化网络平台结构。如本发明提出的方案，方便、简单从而可以有提高网元归属关系的生成，从而可以有效的提高网络平台结构的优化效率。
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公开(公告)号：CN112836843B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN201911168434.1
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种基站退服告警预测方法及装置，所述方法包括：获取基站特征数据和基站所在区域的天气信息数据；输入所述基站特征数据和所述天气信息数据至预设基站退服告警预测模型，并将所述预设基站退服告警预测模型的输出结果作为基站退服告警预测结果；其中，所述预设基站退服告警预测模型采用提取所述基站特征数据和所述天气信息数据的样本数据训练循环神经网络得到。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的基站退服告警预测方法及装置，能够提前、准确、高效地进行基站退服告警预测，进而提升网络运维的效率和质量。
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公开(公告)号：CN113379176B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202010158291.2
申请日：2020-03-09
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/2433 , G06N20/00
Abstract: 异常数据，根据集成学习能够整体上提高检测模本发明实施例提供一种电信网络异常数据 型泛化能力的特征，从而提高了电信网络异常数检测方法、装置、设备和可读存储介质，其中方法 据检测的准确性。包括：获取电信网络中待检测小区对应的网络特征数据；将网络场景相同的待检测小区对应的网络特征数据输入电信网络异常数据检测模型，得到所述电信网络的异常检测结果；其中，电信网络异常数据检测模型由多个基学习器组成；所述基学习器是以网络场景相同的小区对应的网络特征数据为训练样本进行训练得到。本发明实施(56)对比文件Ryota Hinami等.Joint Detection andRecounting of Abnormal Events by LearningDeep Generic Knowledge.2017 IEEEinternational Conference on ComputerVision(ICCV).2017,3639-3647.张志平.基于集成方法的异常点检测.信息与电脑（理论版）.2019,第31卷(第20期),48-49.许振等.基于聚类的兴趣区域间异常轨迹并行检测算法.南京师大学报（自然科学版）.2019,第42卷(第1期),59-64.
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