自适应调制编码方法、网络设备、网元及存储介质

    公开(公告)号:CN119835658A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202311330960.X

    申请日:2023-10-13

    Abstract: 一种自适应调制编码方法、网络设备、网元及存储介质,该方法包括:网络设备在确定管辖区域内的基站满足基于联邦学习的智能AMC算法的触发条件的情况下,基于基站特征信息的相似性算法对所述基站进行分组;确定每组基站对应的联邦学习模型网元;触发所述联邦学习模型网元执行生命周期流程,生命周期流程用于获得智能AMC算法模型,同一组内的所有基站共用一个智能AMC算法模型。该实施例可以收集不同设备的丰富数据资源,提升模型准确率、泛化性等性能;联邦学习模型网元中的多个基站同时进行模型训练节约了构建模型的时间;利用基站分组规则获得该基站组适用的联邦训练的全局模型进行推理预测,节省算力并获得智能算法带来的性能增益。

    模型训练方法、入侵检测方法、装置、设备、介质及产品

    公开(公告)号:CN119853999A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411998853.9

    申请日:2024-12-30

    Inventor: 王宇

    Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、入侵检测方法、装置、设备、介质及产品,其中,所述方法包括:获取至少一个训练组中的每个客户端设备通过各自的本地数据对第一模型进行训练后得到的第一参数;针对至少一个训练组,对每个训练组关联的第一参数进行聚合,得到每个训练组对应的第二参数;根据第二参数和每个训练组在预设时间内参与第二模型的更新的次数,对第二模型对应的第三参数进行更新,直至第二模型收敛,得到训练后的第二模型。通过本申请,在无需上传本地数据的情况下,进行联合训练,能够保障客户端设备的数据安全,以及利用各个客户端设备的计算能力进行本地训练,能够提高模型训练的收敛速度和精度,提高网络入侵检测结果的准确性。

    无线网络优化方案的生成方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN118828631A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410267985.8

    申请日:2024-03-08

    Abstract: 本公开提出一种无线网络优化方案的生成方法、装置及设备,被基站执行,该方法包括:接收外部装置的上报数据,其中,上报数据用于指示网络测试数据和基站小区数据,网络测试数据由外部装置根据终端的日志数据解析获取,基站小区数据由外部装置根据网络测试数据从网优平台采集获取;将上报数据输入至预训练的无线网络优化模型中以得到无线网络优化方案,并将无线网络优化方案发送至外部装置。通过实施本公开的方法,能够基于基站侧预训练的无线网络优化模型处理由外部装置采集获取的上报数据以得到对应的无线网络优化方案,可以有效提升网络优化过程的智能化程度,实现对网络问题的准确定位,提升网络优化效率。

    云化基站的小区控制方法、设备、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN119697716A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202311229134.6

    申请日:2023-09-22

    Abstract: 本申请实施例提供了一种云化基站的小区控制方法、设备、系统及存储介质,其中,所述方法包括:监测第一小区的用户体验相关信息,确定是否需要激活或唤醒第二小区,所述第二小区为所述第一小区的邻区;在需要激活或唤醒所述第二小区的情况下,向第二设备发送第一信息,所述第一信息包括第一指示信息,所述第一指示信息用于指示激活或唤醒所述第二小区。本申请实施例实现了一种基于用户体验的小区唤醒/激活方案,另外,本申请实施例还实现了基于网络功能触发的实时的小区唤醒/激活方案以及按需的云化小区资源配置,能够更好的保障用户体验,并实现云平台资源的按需使用,提升云平台资源的使用效率,降低云平台能耗。

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