基于知识图谱的智能故障诊断研究

介绍了一种基于知识图谱的智能故障诊断系统，通过构建电信领域知识图谱，将电信网络领域零散的专家经验及庞大的产品、案例知识和故障数据有效关联，并应用知识图谱推理技术，进行网络故障智能诊断，辅助解决网络运维领域的故障问题。该系统利用知识图谱解决了故障知识与故障数据自动对接、自动推理生成故障传播链、按图索骥查询故障传播可解释性知识等问题，经过现网真实故障场景验证，可以极大提高故障根因定位分析全过程的处理效率。

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数据处理与分析

统计描述方法是研究简缩数据并描述这些数据的统计方法。将搜集来的数据资料加以整理、归纳和分组，简缩成易于处理和便于理解的形式，并计算所得数据的各种统计量，如平均数、标准差以及描述有关实务和现象的分布情况、波动范围和相关程度等，以揭示其特点和规律

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构建基于AI算法的无线网络智能扩容优化体系

针对无线网络面临的扩容投资受限、扩容不及时、扩容标准单一等问题，通过引入KMeans聚类算法、KK关联规则等AI智能算法，实现小区场景聚类、流量压抑识别与测算，并通过自动化工具开发实现智能优化和自动输出扩容方案。研究结果表明，该模型可智能识别高价值流量压抑小区并估算出压抑流量，可作为精准智能扩容的基础平台。

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数据分析培训课程

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

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基于图像分割的网络覆盖评估方法

基于深度学习理论，采用TensorFlow和Keras框架，在下载的原始卫星地图上使用LabelMe软件对目标物体山和水域进行标注，将标注好的原始卫星地图切分成小尺寸图片并进行图像增强后，使用U-Net算法构建神经网络模型进行图像分割来提取目标物体的轮廓。在得到目标物体的轮廓后，经过经纬度计算转换获取目标物体的闭合电子边框，与无线网络中的MDT栅格化数据及地（市）、面场景、点场景电子边框相结合应用于网络评估。该方法可剔除无需网络覆盖区域的山体水域部分对指标的影响，有效提升各类场景网络覆盖评估的准确性，为网络规划建设与优化提供数据支撑。

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数据探索性分析

在做数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征以及发现其数据的内在规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。

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AI智能运维在5GC SA网络中的应用研究

5G带来通信网络能力提升的同时，全新的网络形态和网络规模也给运维工作带来了极大的挑战，而变化最大的5G核心网，由传统CT网络演变成NFV+SDN网络，传统的OSS工具已难以支撑。随着大数据和人工智能的发展，采用AI技术实现智能运维成为解决5GC网络监控、隐患发现、故障定位/修复的主要手段。重点探讨AI算法在5GC网络指标异常检测、KPI-告警关联中的应用。

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基于混合现实的智能建维辅助系统研究

由于5G网络采用了复杂的无线传输技术和无线网络架构，网络的建设和维护将成为一个极具挑战性的工作。为了解决传统网络建设和维护工作中工作效率低下等问题，首先分析了网络建设和维护场景面临的困难，针对行业痛点构建基于混合现实的智能建维辅助系统，然后介绍系统的架构和功能，最后阐述了该系统应用的具体场景。对该系统的研究可有效地提高网络建设和维护的智能化程度，在减少工作人员工作量的同时提高网络建设和维护的效率。

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