公开(公告)号：CN116405961B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202310368574.3

申请日：2023-04-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘雪芳 ,  周奕名 ,  刘伟

IPC: H04W24/02 ,  H04W24/08 ,  G06N5/025

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱和互信息的无线通信网络优化方法，主要解决现有技术对关键性能指标KPI影响效率因素进行筛选，其准确率低的问题。其实现方案是：1)获取无线通信网络中的用户测量数据并进行处理，构建初始数据；2)以初始数据为基础，围绕目标KPI构建无线通信网络知识图谱；3)计算知识图谱中原因节点U和结果节点V的边连接强度；4)对边连接强度进行归一化得到边权重，采用边权重计算节点间影响效率；5)将节点间影响效率从大到小排序进行筛选；6)获取筛选结果并进行优化。本发明提高了对关键性能指标KPI影响效率较大因素的筛选准确率，提升无线通信网络优化效果，可用于无线通信网络。

公开(公告)号：CN116405961A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310368574.3

申请日：2023-04-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘雪芳 ,  周奕名 ,  刘伟

IPC: H04W24/02 ,  H04W24/08 ,  G06N5/025

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱和互信息的无线通信网络优化方法，主要解决现有技术对关键性能指标KPI影响效率因素进行筛选，其准确率低的问题。其实现方案是：1)获取无线通信网络中的用户测量数据并进行处理，构建初始数据；2)以初始数据为基础，围绕目标KPI构建无线通信网络知识图谱；3)计算知识图谱中原因节点U和结果节点V的边连接强度；4)对边连接强度进行归一化得到边权重，采用边权重计算节点间影响效率；5)将节点间影响效率从大到小排序进行筛选；6)获取筛选结果并进行优化。本发明提高了对关键性能指标KPI影响效率较大因素的筛选准确率，提升无线通信网络优化效果，可用于无线通信网络。

公开(公告)号：CN118382096A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410648404.5

申请日：2024-05-23

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘雪芳 ,  刘伟 ,  周奕名

IPC: H04W24/02 ,  H04L41/16 ,  H04L41/0823 ,  H04L41/22

Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的无线通信网络性能优化方法，主要解决现有技术在无线通信网络数据样本量不足时无法进行网络性能优化的问题。其方案是：获取山区、平原、丘陵三种地形下的无线通信网络数据并进行处理和类别划分；分别用这三种地形数据集训练选取的神经网络得到对应的三个预训练模型；利用丘陵地形数据集分别微调这三个预训练模型，选择损失函数值最小的模型为微调后的神经网络；分别用山区地形预训练模型、平原地形预训练模型、微调后神经网络模型得到各自对应的山区、平原、丘陵数据集中数据字段与关键性能指标关系并调整数据字段，以优化无线通信网络性能。本发明能减少对数据样本量的需求，提升网络优化的决策速度，可用于无线通信网络。