特征预测模型训练、核心网业务异常检测方法及装置
实质审查的生效
摘要

本申请提供一种特征预测模型训练、核心网业务异常检测方法及装置。特征预测模型训练方法包括:获取样本数据集:目标业务的核心网KPI组在各样本时刻对应的样本特征图;样本特征图是基于KPI组中至少两个KPI的样本时序数据获取的。使用样本数据集训练预设模型,得到特征预测模型;特征预测模型用于根据输入的目标业务的核心网KPI组在目标检测时刻对应的实际特征图,以及,目标检测时刻之前每一目标时刻对应的实际特征图,输出核心网KPI组在目标检测时刻的预测特征图,以及,在每一目标时刻对应的预测特征图;预测特征图指的是目标业务未出现异常时,核心网KPI组对应的特征图。本申请提高了核心网业务异常检测的准确性。

基本信息
专利标题 :
特征预测模型训练、核心网业务异常检测方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114266300A
申请号 :
CN202111541985.5
公开(公告)日 :
2022-04-01
申请日 :
2021-12-16
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
任心怡金鑫蒋迅婕熊建胜赵越王瑜
申请人 :
中国联合网络通信集团有限公司
申请人地址 :
北京市西城区金融大街21号
代理机构 :
北京同立钧成知识产权代理有限公司
代理人 :
张娜
优先权 :
CN202111541985.5
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06F11/34  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-19 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20211216
2022-04-01 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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