发明专利已授权

基于异常检测和集成学习的休眠小区检测方法

Name: 基于异常检测和集成学习的休眠小区检测方法
Brand: 重庆大学
SKU: 2019114082368
Availability: InStock

📄 申请号：CN201911408236.8 📄 发布日：2026/09/21

著录项目信息

申请日

2019-12-31

公开号

CN111148142B

公开日

2022-07-12

申请人

重庆大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04W24_04

IPC 分类号

H04W24_04 , H04L41_0677 , H04L41_142 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

无线通信无线通信人工智能算法异常检测

应用场景

移动通信网络运维, 无线网络优化, 基站节能, 网络故障检测, 自组织网络

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摘要

本发明公开了基于异常检测和集成学习的休眠小区检测方法，步骤为：1)筛选掉全部关键性能指标KPI数据序列均正常的小区，保留异常小区；2)以标记小区的相关性指标corr1、相关性指标corr2和相关性指标corr3作为训练数据，训练随机森林模型，得到小区分类模型M；3)将异常小区的相关性指标corr1、相关性指标corr2和相关性指标corr3作为测试数据，输入到小区分类模型M中，输出每个异常小区的异常原因属于pattern1、pattern2、…和patternn的概率矩阵A；4)若概率矩阵A的最大元素a≤ε，则所述异常小区为休眠小区。本发明能够更好的定位网络中的休眠小区，并且可以根据不断实践提升检测准确率，灵活性强，性能稳定。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111148142B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

移动通信网络中基于异常检测和核密度估计KDE的指标突变小区检测方法

当前第 / 件

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