[发明专利]一种用于网络优化的机器学习样本的生成方法及装置有效
| 申请号： | 201710986841.8 | 申请日： | 2017-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN107809766B | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 黄剑锋 | 申请（专利权）人： | 北京神州泰岳软件股份有限公司 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;H04W24/04;H04W24/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 100080 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种用于网络优化的机器学习样本的生成方法及装置，其中该方法包括：获取网络单元的运营参数；根据运营参数建立相应的参数标签；根据问题标签与参数标签之间的匹配规则，确定参数标签中是否包括与问题标签匹配的第一目标参数标签；如果参数标签中包括第一目标参数标签，合并第一目标参数标签，得到输入特征集合，并合并问题标签，得到输出特征集合；将输入特征集合和输出特征集合组合为训练样本。本发明实施例提供的方法能够得到多输入多输出的训练样本，从而训练出多输入多输出深度神经网络模型，并且能够生成数量充足的训练样本，生成的训练样本准确性高、一致性好、性能稳定，所以能够训练出高性能的深度神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 网络 优化 机器 学习 样本 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种用于网络优化的机器学习样本的生成方法，其特征在于，包括：获取网络单元的运营参数；根据所述运营参数建立相应的参数标签；根据问题标签与参数标签之间的匹配规则，确定所述参数标签中是否包括与所述问题标签匹配的第一目标参数标签；所述问题标签匹配于至少一个参数标签；如果所述参数标签中包括所述第一目标参数标签，合并所述第一目标参数标签，得到输入特征集合，并合并所述问题标签，得到输出特征集合；将所述输入特征集合和所述输出特征集合组合为训练样本。
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