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文檔簡介
1、隨著無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴大,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的日益增長,無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作越來越復(fù)雜。另外,在無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中,故障現(xiàn)象和故障原因之間的關(guān)系本身就是復(fù)雜的、非線性的,這更給無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員分析、處理和解決問題帶來很大的難度。無線網(wǎng)絡(luò)的故障類型多種多樣,故障之間互不相關(guān),故障信號采集困難,難以建立故障原因與征兆之間的精確數(shù)學(xué)模型。針對這一問題,本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)--數(shù)據(jù)挖掘的一種方法引入到無線網(wǎng)絡(luò)故障診斷領(lǐng)域中,并取得了一定的成效。 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
2、以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ),是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一種方法。本質(zhì)上貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個有向無環(huán)圖,直觀地表述了多個變量之間的依賴關(guān)系,通過一個條件概率分布表來描述各個節(jié)點之間的關(guān)系密切程度。并且,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以有效地把先驗知識和現(xiàn)有數(shù)據(jù)結(jié)合起來,使得網(wǎng)絡(luò)的推理結(jié)果更加合理。 之所以采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來進行無線網(wǎng)絡(luò)故障診斷,是因為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在此方面有其突出的優(yōu)勢。第一,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法有堅實的理論基礎(chǔ);第二,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)有成熟的概率推理算法;第三,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更
3、適合于表達網(wǎng)絡(luò)故障診斷問題;第四,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有很強的學(xué)習(xí)能力。 本文首先描述了無線網(wǎng)絡(luò)故障診斷的研究現(xiàn)狀,指出了無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作對數(shù)據(jù)挖掘方法支持的需要,并以CDMA無線網(wǎng)絡(luò)為例,介紹了無線網(wǎng)絡(luò)的主要性能評估指標、常見故障、故障指示參數(shù)以及檢測方法。其次,介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的定義、規(guī)則等基本理論以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模、學(xué)習(xí)、推理的基本方法。然后,根據(jù)無線網(wǎng)絡(luò)故障因素的不確定性,提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的無線網(wǎng)絡(luò)診斷模型的設(shè)計方案。最后,
4、對基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的無線網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法進行了深入的研究和討論,建立了因果關(guān)系貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和簡單貝葉斯網(wǎng)絡(luò)兩種故障診斷模型,通過實驗證明了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)診斷模型具有較高的診斷準確率和可靠性,并評估比較了兩種模型的優(yōu)劣。在對完備的數(shù)據(jù)樣本進行訓(xùn)練時可采用完備數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方法,然而實際無線網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)通常會存在缺失現(xiàn)象。針對這一問題,本文探討了Monte-Carlo方法、Gaussian近似算法以及EM算法3種成熟的不完備數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)方法,并通過實驗比
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