通信网络优化及运维中人工智能技术的运用,将人工智能应用于电信运营维护、网络维护、客户服务、网络后...

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通信网络优化及运维中人工智能技术的运用,将

人工智能应用于电信运营维护、网络维护、客

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通信网络优化及运维中人工智能技术的运用

将人工智能应用于电信运营维护、网络维护、客户服务、网络后...根据你所反映的情况，建议

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务之前通常会有许多业务介绍。在介绍过程中，您可以直接按拨号 0，这将直接进入等待连接

过程的手动服务，减少介绍次数。

人工智能运维真的能代替人工运维吗？

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人工智能运维真的能代替人工运维吗？

通信网络优化及运维中人工智能技术的运用范文

摘要:目前，智能技术已经开始在各个领域发挥巨大作用。在特定的任务中，机器比人类表现

得更好。本文梳理了人工智能算法，探讨了相关算法在网络优化、运行和维护中的应用。摘

要:通过实际应用系统设计方案，探讨了人工智能技术如何提高网络优化、运行和维护的效率

和质量。

关键词:人工智能；网络优化；机器学习；网络运行和维护；智能化；

1，导言

人工智能是达特茅斯学会在 1956 年首次提出的。会上，迈克菲、明斯基、罗切斯特和香农共

同讨论了机器对人类智能的模拟，并开创了人工智能的主题。

此后，人工智能技术的螺旋式发展多次成为计算机科学的热点领域，出现了许多流派，如以推

理和知识为核心的象征主义、基于仿生学的连接主义、以数据为核心的机器学习科学等。21 世

纪初，随着大数据技术的出现，现有的数据分析能力得到了极大的提高。社会生产和生活中积

累的丰富数据资源进一步推动了人工智能技术的突破。人工智能的热潮又来了。今天，人工智

能已经在许多领域取得了巨大的成功。

作为通信网络优化和运行维护的实践者，尤其是在通信网络运行维护变得越来越复杂的现状

下，他们面临着许多问题和挑战。因此，我们不禁要问:什么是人工智能？在网络优化和运维

工作中，人工智能算法能否提高网络优化、运维效率和质量？如何利用人工智能进行有效应

用？

2。人工智能概述及其在网络优化和运行维护中的应用方向

人工智能是研究和发展模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技

术科学。作为一门交叉学科，哲学和认知科学、数学、计算机科学、生物学、心理学、信息论

都是人工智能的研究范畴。

2.1 .人工智能算法系统

从算法的角度来看，系统如图1所示。

人工智能有广泛的技术。所有智能算法都属于人工智能，包括我们常用的优化搜索算法。

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在许多领域都表现良好。机器学习(Machine learning)

是指给定某一类任务 T和性能度量P，计算机程序可以学习经验E，如果它在任务 T中的性能

仅仅可以用 P来衡量，它就会随着经验E而提高，这种算法涉及概率论、统计学、近似理论、

凸分析、计算复杂性理论等学科。

经典的机器学习算法包括罗杰斯回归、决策树、神经网络、支持向量机、k均值聚类、贝叶斯

网络等。这些机器学习方法擅长处理少量数据的结构化数据，并已在工程中得到应用。然而，

随着数据量和类型的增加，大多数经典机器提高性能的能力有限。很难分析非结构化数据(如

文本、语音、图像、视频等)。)并满足大数据时代的需求。

神经网络在大数据时代脱颖而出。神经网络起源于脑科学，其工作原理接近人类的学习过程，

并且已经证明单个神经元可以执行逻辑功能。1989 年，Hornik 等人甚至证明，一个多层前馈网

络仅通过一个包含足够神经元的隐藏层就可以以任何精度逼近任何复杂度的连续函数，从而开

创了神经网络研究的时代。神经网络采用反向传播梯度下降算法实现模型学习。从结构上来

看，神经网络具有自然嵌套的概念层次，这为深层学习的产生奠定了基础。与其他算法相比，

多层神经网络可以随着数据量的增加而获得更大的性能提升，因此被认为是一种有前途的人工

智能算法。然而，当神经网络中存在许多隐藏层时，会出现梯度色散，这不能有效地抑制传

播。因此，早期的神经网络通常使用1~3 个隐藏层。

2006 年，韩丁等人首次提出深度学习的概念，并基于无监督的逐层预训练和对 BP 算法的微调

来实现深度网络[1，2]的训练，这引发了一场深度学习热。深度学习是一种特殊的机器学习。

嵌套的概念层次用于表示和实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念被定义为与一个简单的概

念相关联，而更抽象的表示以不太抽象的方式计算。深度学习基于神经网络结构。多层隐藏结

构可以提高学习者的能力。激活函数的嵌套提高了表达能力，并产生了一系列避免梯度分散的

技术。

在过去的十年中，人工智能在语音、图像、医疗、机器人等领域的突破性应用几乎都采用了深

度学习算法。到今天为止，人类可以说已经初步实现了狭义的人工智能。

2.2 .人工智能在网络优化和运维中的应用场景

有许多人工智能算法，至少有 300 个项目和 40 种类型的神经网络。作者只整理了典型的算法

类别，并讨论了它们在网络优化和运行维护中可能的应用方向。

首先，借助人工智能/机器学习技术，可以应用于网络覆盖、干扰、容量等关键质量指标的建

模和预测。它还可以应用于网络运行和维护经验、案例和工单的深入挖掘、学习和决策。还可

以实现高维网络结构、特征、场景特征肖像和标注建模的降维分析。此外，还可以实现网络隐

藏故障/报警/投诉问题的异常特征分析、原因检测、智能问题定位等方面。详细排序如表 1所

示。

3。人工智能在网络优化和运行维护中的典型应用

在理解人工智能算法的基础上，根据网络优化和运行维护的目标，并基于网络优化、运行维护

的过程或机制，选择相应的输入数据和输出目标。最后，设计了相应的工具实现流程。

表1人工智能技术在网络优化运行维护中的应用场景

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