發(fā)布時(shí)間：2021-03-14 07:15

　　高質(zhì)量的電信數(shù)據(jù)集是開展各類機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的前提。分析了電信數(shù)據(jù)所具備的特性及面向機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的要求,總結(jié)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電信網(wǎng)絡(luò)智能化算法與應(yīng)用。電信網(wǎng)絡(luò)擁有豐富的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源,具有應(yīng)用人工智能技術(shù)的巨大空間和潛力。利用人工智能技術(shù)賦能電信網(wǎng)絡(luò),有望實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)智能部署、運(yùn)維自治、智能管理和優(yōu)化。 

【文章來源】：中興通訊技術(shù). 2020,26(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
1 面向智能應(yīng)用的電信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
    1.1 電信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來源
    1.2 電信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特點(diǎn)
    1.3 電信網(wǎng)絡(luò)智能化應(yīng)用數(shù)據(jù)要求
2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)智能化算法與應(yīng)用
    2.1 感知類應(yīng)用
    2.2 預(yù)測(cè)類應(yīng)用
    2.3 決策類應(yīng)用
3 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Machine Learning for 5G and Beyond:From ModelBased to Data-Driven Mobile Wireless Networks[J]. Tianyu Wang,Shaowei Wang,Zhi-Hua Zhou.  中國(guó)通信. 2019(01)
[2]基于AI的5G技術(shù)——研究方向與范例[J]. 尤肖虎,張川,談曉思,金石,鄔賀銓.  中國(guó)科學(xué):信息科學(xué). 2018(12)



本文編號(hào)：3081723