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基于机器学习的网络状态感知分析方法
文献摘要：
为实现业务需求和网络能力的实时精准匹配,需要在网络端引入智能采集处理功能对交互数据进行分析处理,实现对6G网络状态的实时感知和估计预测.设计一种基于机器学习的网络状态感知分析方法,通过隐树模型的多层节点感知能力,能够根据通信网络历史数据,从数据层面对当前的通信网络状态进行量化感知,并对网络后续状态进行初步预测,可以为业务传输层的拥塞控制和移动网络层资源调度提供指导.
文献关键词：
网络状态感知;贝叶斯网络;数据分析
中图分类号：
作者姓名：
任育峰
作者机构：
中国电子科技集团公司第二十研究所,陕西 西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]任育峰-.基于机器学习的网络状态感知分析方法)[J].移动通信,2022(09):30-34
A类：
B类：
基于机器学习,网络状态感知,感知分析,业务需求,网络能力,精准匹配,智能采集,采集处理,交互数据,分析处理,6G,实时感知,树模型,感知能力,通信网络,历史数据,数据层,化感,传输层,拥塞控制,移动网络,网络层,资源调度,贝叶斯网络
AB值：
0.395201
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