一种融合聚类和监督学习的5G基站隐性问题排查方法
A method of recessive problem troubleshooting for 5G base station basedon clustering and supervised learning作者机构：中国移动通信集团广东有限公司中山分公司广东中山528400
出 版 物：《通信与信息技术》 (Communication & Information Technology)
年 卷 期：2023年第6期
页 面：60-61,78页
学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统]
摘 要：通过研究一种改变传统5G基站隐性问题排查的手段,提出一种融合聚类和监督学习的5G基站隐性问题排查方法,实现从“事后发现到“事先预测,“人工分析到“精准定位的转变,及时发现问题,促进提前解决问题,有效达到“先于用户发现问题、先于用户投诉解决问题的目标。
维普期刊数据库
同方期刊数据库