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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种基于时延优化的通信网现场维护模型迁移方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114742166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210399528.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于时延优化的通信网现场维护模型迁移方法是由芮兰兰;高志鹏;杨思祺;杨杨;李文璟设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时延优化的通信网现场维护模型迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时延优化的通信网现场维护模型迁移方法，包括以下步骤：首先，基于相似度的服务需求分析分别计算类型相似度、名称相似度和解释信息相似度，减少无关信息的影响，提升服务匹配准确率，最终根据各个相似度的权重计算得到综合相似度；其次，根据服务需求相似度选择不同情况下的迁移方式，分别使用直接迁移、冻结骨干网络、多阶段迁移的方式进行模型迁移，解决了通信网智能运维环境复杂，迁移效率低的问题；最后，考虑任务时延、边缘节点资源、任务资源需求多种指标，使用多优先级队列模型以及改进的离散粒子群算法，完成通信网现场维护场景下的迁移任务和维护任务卸载，达到最小化任务时延，提升任务完成效率的目的。

本发明授权一种基于时延优化的通信网现场维护模型迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时延优化的通信网现场维护模型迁移方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于相似度的服务需求分析分别计算类型相似度、名称相似度和解释信息相似度，最终根据各个相似度的权重计算得到综合相似度；类型相似度的计算方法为：对不同的数据特征空间进行分类标记，假设源模型RC、目的模型TC为模型类型，类型相似度如下所示： 如果源模型和目的模型的数据特征空间相同，类型相似度为1，否则，类型相似度为0；名称相似度的计算方法为：首先，根据公式2计算名称向量： 其中，name_vec为名称向量，veci为名称中第i个词向量；其次，根据公式3计算出两个名称向量的相似度： 其中，Simname为名称相似度，name_vec1为第一个名称向量，name_vec2为第二个名称向量；解释信息相似度的计算方法为：首先使用BiLSTM-CRF算法对解释信息根据通信网现场维护特点进行分词分析，由训练好的模型对文本进行分类，判断实体类型对模型相似度的影响，提取出设备元件和故障的文本进行相似度计算，再将相同类型的词进行相似度计算；提取出设备元件和故障的文本进行相似度计算的方法为：对两个模型的解释信息进行解析，得到两个模型解释信息的设备元件集合和故障集合，服务需求S1解析出m个设备元件信息，为E1＝{e11,e12,…,e1m}，以及p个故障信息，为F1＝{f11,f12,…,f1p}；服务S2解析出n个设备元件信息，为E2＝{e21,e22,…,e2n}，以及q个故障信息，为F2＝{f21,f22,…,f2q}；根据公式4计算E1，E2的相似度矩阵： 根据公式4，遍历矩阵取每列的最大值，得到最大值集合P＝p1,p2,…,pl}，其中l＝minm,n；根据公式5计算设备元件相似度Se： 根据公式6计算F1，F2的相似度矩阵，其中每一项都为两个故障信息的相似度： 根据公式6，遍历矩阵取每列最大值，得到最大值集合Q＝{q1,q2,…,qk}，其中k＝minp,q；根据公式7计算故障相似度Sf： 结合设备元件相似度和故障相似度，根据公式8得到解释信息相似度：Simexplain＝ω1Se+ω2Sf8在公式8中，Sexplain为解释信息相似度，Se为设备元件相似度，Sf为故障相似度；ω1，ω2为权重系数，且ω1+ω2＝1；S2、使用服务需求相似度去衡量模型的相关性，并根据服务需求相似度选择不同情况下的迁移方式；当新模型的服务需求与待迁移模型的服务需求完全相同时，直接对模型进行迁移；当新模型的服务需求与待迁移模型的服务需求较为相似时，冻结骨干网络；当新模型的服务需求与待迁移模型的服务需求相似度较差时，采用多阶段的迁移学习对模型进行迁移；S3、考虑任务时延、边缘节点资源、任务资源需求多种指标，使用多优先级队列模型以及改进的离散粒子群算法，完成通信网现场维护场景下的迁移任务和维护任务卸载，达到最小化任务时延。

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