公开(公告)号：CN116701097A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202210234471.3

申请日：2022-03-10

Applicant: 中移信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 严俊 ,  魏宝辉 ,  赵淳 ,  张春 ,  刘志朋 ,  卢雪妍 ,  范典华 ,  胡媛媛 ,  王文佳

IPC: G06F11/30 ,  G06F11/32 ,  G06V10/764 ,  G06V10/771 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/086 ,  G06N3/04 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明实施例提供了一种监控指标降维方法及装置、计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取监控的多个指标数据；对所述多个指标数据进行构建画像处理，得到多个故障指标画像；通过预设神经网络分类模型，对所述多个故障指标画像进行分类处理，得到分类结果；所述预设神经网络分类模型是用于对故障指标画像进行分类；对所述分类结果进行降维处理，确定最终监控的指标数据；根据所述最终监控的指标数据，对其进行监控处理，确定告警信息。上述方案中对多个指标数据建立故障指标画像，再进行分类处理和降维处理，确定最终的指标数据，进行监控告警，保留了有效的监控指标，从而能够准确的进行告警，适用性强。

公开(公告)号：CN116090540A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202211693995.5

申请日：2022-12-28

Applicant: 中移动信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 周洋 ,  张春 ,  孙昊 ,  卢雪妍 ,  王瑾 ,  杜壮

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74

Abstract: 本申请公开了一种网络模型压缩方法、装置、设备和可读存储介质，该方法包括：获取待压缩的网络模型中每个卷积层的权重；在N个网络模型中，分别对第n个网络模型第n层目标卷积层进行预设模型压缩处理，生成N个第一候选网络模型；获取网络模型对预设图像数据的第一识别数据与每个第一候选压缩模型对预设图像数据的第二识别数据之间的余弦相似度信息；根据余弦相似度信息，确定目标压缩网络模型。根据本申请实施例，能够在不需要对原始训练数据进行微调的情况下，对由大量卷积神经网络组成的视觉算法模型进行压缩，并且精度损失非常小。