[发明专利]一种基于知识和数据融合的蜂窝网络故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210726134.6 | 申请日： | 2022-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN115119242A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 朱晓荣;潘庆亚;吴铭骁;贺楚闳 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W24/04 | 分类号： | H04W24/04;H04L41/0631;H04L41/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 卢霞 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识和数据融合的蜂窝网络故障诊断方法，使用基于生成对抗网络(GAN)的方法对真实的数据集进行数据扩充，有效地平衡数据集以及减少标记数据所花费的成本；使用朴素贝叶斯法结合专家知识对网络故障数据集进行预诊断分类任务，并根据预诊断结果生成数据间的关联图，有效地解决了GCN生成的数据间拓扑关联图不精确的问题；将生成的拓扑关联图与训练数据集都输入到GCN模型中进行模型的训练，对GCN模型进行改进使之在训练中能够分别调整预诊断先验知识和训练数据集规模对GCN模型精度的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 数据 融合 蜂窝 网络 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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