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公开(公告)号：CN114205459B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202010897505.8
申请日：2020-08-31
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04M3/22 , H04W24/08 , G06F18/25 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于网络切片的异常话单检测方法及装置，包括：根据网络切片的切片话单信息、切片用户信息、以及切片应用类型信息构建图网络；获取切片话单信息的话单特征序列、切片用户信息的切片用户特征序列、切片应用类型信息的切片应用类型特征序列；根据话单特征序列、切片用户特征序列以及图网络，确定融合切片用户特征后的第一话单融合特征；根据话单特征序列、切片应用类型特征序列以及图网络，确定融合切片应用类型特征后的第二话单融合特征；根据图网络，获取由第一话单融合特征以及第二话单融合特征确定的话单输入特征；根据话单分类模型判断切片话单是否异常，能够灵活根据各个网络切片的实际业务情况识别话单是否异常。
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公开(公告)号：CN114143163B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010819466.X
申请日：2020-08-14
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/06 , H04L41/069 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种基于图注意力网络的切片误告警识别方法及装置，该方法包括：从NSMF中获取当前时刻网络切片节点及邻居节点的特征属性，包括告警文本特征和KPI运行指标特征；根据切片误告警识别模型将网络切片节点的第一告警文本特征与邻居节点的第二告警文本特征进行融合得到属性融合特征；将网络切片节点的第一KPI运行指标特征与邻居节点的第二KPI运行指标特征进行融合得到KPI运行指标融合特征；将属性融合特征和KPI运行指标融合特征进行注意力聚合，确定网络切片节点产生的告警是否属于误告警。通过上述方式，本发明实施例能够提高网络切片误告警识别的准确率，提升运维人员排查告警的效率。
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公开(公告)号：CN114124654B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010795566.3
申请日：2020-08-10
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/06
Abstract: 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种告警合并方法、装置、计算设备及计算机存储介质，该方法包括：获取目标告警拓扑图，目标告警拓扑图包括多个网络节点及各网络节点之间的连接关系，每一个网络节点中存储有该网络节点生成的目标告警信息；根据目标告警拓扑图中各网络节点之间的连接关系得到目标邻接矩阵；对目标告警拓扑图中各网络节点生成的目标告警信息进行序列化处理，得到目标特征矩阵；将目标邻接矩阵和目标特征矩阵输入预先训练好的告警合并模型中以得到目标合并告警信息；其中，预先训练好的告警合并模型是根据多组训练数据及相应的训练合并告警序列训练编解码神经网络模型得到的。通过上述方式，本发明实施例实现了告警合并。
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公开(公告)号：CN112203272B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN201910609185.9
申请日：2019-07-08
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W8/20 , H04L65/1016 , G06N3/0455
Abstract: 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种HSS用户搬迁的异常诊断方法、装置及计算设备，该方法包括：获取所述HSS用户搬迁过程中的源HSS的KPI数据和目标HSS的KPI数据；将所述源HSS的KPI数据和所述目标HSS的KPI数据合并，得到测试数据；将所述测试数据输入重建模型中，得到重建测试数据，所述重建模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组均包含所述HSS用户搬迁过程正常状态下的源HSS的KPI数据和目标HSS的KPI数据；计算所述重建测试数据与所述测试数据之间的重建误差；当所述重建误差大于预设阈值时，确定所述HSS用户搬迁过程异常。通过上述方式，本发明实施例实现了HSS用户搬迁的异常诊断。
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公开(公告)号：CN113133087B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201911390941.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W48/16
Abstract: 本发明公开了一种针对终端设备配置网络切片的方法及装置，方法包括：获取终端设备发送的附着请求中包含的应用标识以及对应于该应用标识的切片需求属性信息；获取实时可用网络切片的切片配置信息以及实时性能信息；将附着请求中包含的对应于该应用标识的切片需求属性信息、实时可用网络切片的切片配置信息以及实时性能信息输入预设的切片选择模型，根据切片选择模型的输出结果确定各个实时可用网络切片对应于该应用标识的匹配度分值；根据各个实时可用网络切片对应于该应用标识的匹配度分值，选择目标网络切片，将目标网络切片反馈给终端设备。该方式克服了人工选择的弊端，提升网络切片的匹配度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112202625B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201910609419.X
申请日：2019-07-08
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L43/0823 , H04W24/04 , H04W24/08
Abstract: 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种所述网元异常诊断方法、装置、计算设备及计算机存储介质，该方法包括：获取所述网元的每一种错误码的产生次数，得到测试数据；将所述测试数据输入重建模型中，得到重建测试数据，所述重建模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组均包含所述网元正常状态下的每一种错误码的产生次数；计算所述重建测试数据与所述测试数据之间的重建误差；当所述重建误差大于预设阈值时，确定所述网元异常。通过上述方式，本发明实施例实现了网元的异常诊断。
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公开(公告)号：CN113810211B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010543972.0
申请日：2020-06-15
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/5041 , H04L41/5051 , H04L41/5054 , H04L41/0894 , H04L67/51
Abstract: 本发明实施例涉及5G技术领域，公开了一种网络切片模板的归纳方法及装置、监控方法及装置，该归纳方法包括：若当前存储的同类切片业务场景的需求信息的数量达到预设值时，对当前存储的预设数量的需求信息进行预处理，所述预设数量小于或等于所述预设值，所述预设数量大于1，一个所述切片业务场景对应一条需求信息；将所述预处理后的需求信息输入至切片归纳模型中，由所述切片归纳模型基于输入的数据进行数据的归纳运算处理，输出一个归纳模板，所述一个归纳模板对应所述预设数量的切片业务场景。通过上述方式，利用切片归纳模型自动对切片业务场景进行切片模板的归纳，得到通用模板，无需为切片业务场景配置单独的切片模板，提高切片模板的通用性，减轻切片模板的管理负担。
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公开(公告)号：CN113472552B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010235610.5
申请日：2020-03-30
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/0895 , H04L41/14 , H04L41/16
Abstract: 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种基于深度学习的VIM选择方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：接收虚拟网络功能管理系统VNFM发起的资源授权请求，所述资源授权请求中携带新建网元资源需求信息；将所述新建虚拟化网络功能VNF网元资源需求信息和VIM资源信息输入预训练好的深度学习模型中，对新建VNF网元和对应的所述VIM之间的匹配度进行评分；选择匹配度最高的所述VIM进行资源授权。通过上述方式，本发明实施例能够合理选择VIM，少受人为主观因素影响，合理分配VIM资源，提高新建VNF网元的效率。
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公开(公告)号：CN113824575B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010559829.0
申请日：2020-06-18
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/12 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种故障节点识别的方法、装置、计算设备及计算机存储介质，该方法包括：获取发生故障的目标网络的拓扑信息，所述拓扑信息包括所述目标网络中各网络节点的告警特征和各网络节点之间的连接关系；根据所述各网络节点的告警特征得到所述目标网络的目标特征矩阵，根据所述各网络节点之间的连接关系得到所述目标网络的目标邻接矩阵；将所述目标特征矩阵和所述目标邻接矩阵输入预先训练好的节点识别模型中，得到所述各网络节点的故障识别结果，所述故障识别结果用于表征所述各网络节点是否发生故障。通过上述方式，本发明实施例实现了故障节点识别。
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公开(公告)号：CN112311578B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910704763.7
申请日：2019-07-31
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/40 , H04L41/0896 , G06N3/04 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的VNF调度方法及装置。其中，方法包括：收集VNF对应的历史状态数据；基于历史状态数据对深度强化学习神经网络进行模型训练，得到深度强化调度模型；获取待调度VNF的实时状态数据，并将实时状态数据输入至深度强化调度模型中，得到待调度VNF对应的伸缩动作；基于伸缩动作对待调度VNF进行调度处理。基于本发明提供的方案，VNFM能够根据VNF的实时状态数据来对VNF自动的增加或删减，实现了VNF弹性伸缩调度，提高了调度的精准性，减少了调度所需时间，克服了人工制定策略费时费力、容易出错，以及当业务发生变化时也无法及时调整策略的问题，也避免了对业务产生影响。
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