[发明专利]机器学习模型训练方法、量子网络设备性能值预测方法在审
| 申请号： | 202211408553.1 | 申请日： | 2022-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN115905863A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 丁健容;高光辉;王林松;王其兵 | 申请（专利权）人： | 国开启科量子技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N20/00;G06F17/18;G06Q10/0639;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100193 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开的机器学习模型训练方法、量子网络设备性能值预测方法，涉及量子网络设备管理机人工智能技术领域，通过获取量子网络设备的历史运行数据；根据量子网络设备各个性能指标的属性，从所述历史运行数据中分别确定各个性能指标对应的自变量；根据该自变量，分别获取各个性能指标对应的性能值；分别为各个性能指标对应的自变量、性能值打上不同的标识；将携带标识的自变量及对应的性能值输入机器学习模型，对该机器学习模型进行训练，得到训练过的机器学习模型，实现了对量子网络设备性能指标的性能值进行精准预测，能够对量子网络设备进行便捷、高效地监控和管理，保证了量子通信系统的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 训练 方法 量子 网络设备 性能 预测 | ||
【主权项】：
暂无信息
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