公开(公告)号：CN113627541B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202110929197.7

申请日：2021-08-13

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 纪越峰 ,  谷志群 ,  张佳玮 ,  秦溏泽

IPC: H04B10/073 ,  G06F18/2113 ,  G06N3/096 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了一种基于样本迁移筛选的光路传输质量预测方法，利用目标域的未标记样本对源域样本进行筛选，包括以下步骤：S1、筛选源域数据：采用孤立森林算法完成样本分类得到相似样本；S2、训练预训练模型：将得到的相似样本对人工神经网络进行训练，得到预训练模型；S3、微调预训练模型：迁移预训练模型中的一层或几层，将其加入到新的神经网络中，并冻结其参数；利用来自于目标域的少量样本对新的神经网络进行训练，最终得到适用于目标域的QoT预测模型。本发明融合了机器学习中的孤立森林算法，在目标网络可供训练的样本数量较少的情况下，有效提升了迁移学习QoT估计方法的精度，从而降低了所需部署的网络余量，是一种新颖的迁移学习QoT估计方案。

公开(公告)号：CN117278884A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311000642.7

申请日：2023-08-09

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 谷志群 ,  纪越峰 ,  张佳玮 ,  秦溏泽

IPC: H04Q11/00 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/096 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供基于元迁移降维学习的光路传输质量预测方法及装置，其中方法包括：将目标光路特征数据输入传输质量预测模型，得到传输质量预测结果；传输质量预测模型的训练方法，包括：基于源域样本集构建多个元任务；在各元任务中训练人工神经网络模型，并从得到的多个预训练模型中确定目标预训练模型；基于目标域样本集，对目标预训练模型进行重训练，得到传输质量预测模型。本发明提供的基于元迁移降维学习的光路传输质量预测方法及装置，通过元学习的方式，在各元任务上训练模型，为得到的多个预训练模型找到最适用于光路传输质量预测问题的目标预训练模型，使得得到的目标预训练模型够更快适应于目标域样本集，提升了传输质量预测的准确率。

公开(公告)号：CN113627541A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110929197.7

申请日：2021-08-13

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 纪越峰 ,  谷志群 ,  张佳玮 ,  秦溏泽

IPC: G06K9/62 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于样本迁移筛选的光路传输质量预测方法，利用目标域的未标记样本对源域样本进行筛选，包括以下步骤：S1、筛选源域数据：采用孤立森林算法完成样本分类得到相似样本；S2、训练预训练模型：将得到的相似样本对人工神经网络进行训练，得到预训练模型；S3、微调预训练模型：迁移预训练模型中的一层或几层，将其加入到新的神经网络中，并冻结其参数；利用来自于目标域的少量样本对新的神经网络进行训练，最终得到适用于目标域的QoT预测模型。本发明融合了机器学习中的孤立森林算法，在目标网络可供训练的样本数量较少的情况下，有效提升了迁移学习QoT估计方法的精度，从而降低了所需部署的网络余量，是一种新颖的迁移学习QoT估计方案。