[发明专利]一种基于卷积神经网络的邻区关系预测方法有效
| 申请号： | 202010194728.8 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111405585B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 骆曦;李克;刘子巍 | 申请（专利权）人： | 北京联合大学 |
| 主分类号： | H04W16/22 | 分类号： | H04W16/22;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的邻区关系预测方法，属于基站信息管理技术领域。该方法包括数据预处理、构建CNN网络、CNN模型训练、邻区关系预测、后处理；本发明涉及的无线知识图谱属于非欧氏域数据，将图谱中的图结构信息，即各实体的属性及关系转化为CNN能够处理的特征，并采用多种高度的卷积核提取多个采样点对与小区间的隐含关系特征。本发明方法可以作为现有人工路测和ANR技术的补充甚至替代，指导运营商网络运维部门更高效、及时、方便地对无线网络中的基站邻区关系的配置和管理，为提高用户在网内小区间的切换成功率、提高业务连续性和保障良好的业务体验提供有力支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 关系 预测 方法 | ||
【主权项】：
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