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申请/专利权人：广州杰赛科技股份有限公司
摘要：本发明提供了一种KQI数据的网络特征提取方法、装置、设备及存储介质，该方法通过对采集到的网络的KQI数据进行归一化处理并按照时间顺序进行排序；从排序后的KQI数据中截取出在当前时刻前的设定时间长度内的样本数据；根据样本数据，通过预先建立的网络特征提取模型，获得KQI数据对应的网络特征；网络特征提取模型包括用于抽取样本数据的空间维度上的具有第一维数的第一特征向量的CNN模型、用于抽取样本数据的时间维度上的的具有第二维数的第二特征向量的LSTM模型，用于融合第一特征向量和第二特征向量的注意力机制模型对；本发明充分考虑了网路特征多维数据的空间关系和时间维度的延续关系，全面提取KQI数据的网络特征，解决特征识别准确率低的问题。
主权项：1.一种KQI数据的网络特征提取方法，其特征在于，包括：对采集到的网络的KQI数据进行归一化处理；将归一化处理后的KQI数据按照时间顺序进行排序；从排序后的KQI数据中截取出在当前时刻前的设定时间长度内的样本数据；根据所述样本数据，通过预先建立的网络特征提取模型，获得所述KQI数据对应的网络特征；其中，所述网络特征提取模型包括CNN模型、LSTM模型与所述CNN模型和所述LSTM模型连接的注意力机制模型；通过所述CNN模型，抽取所述样本数据的具有第一维数的第一特征向量；通过所述LSTM模型，抽取所述样本数据的具有第二维数的第二特征向量；通过所述注意力机制模型对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行融合，获得所述KQI数据对应的网络特征；最终的融合特征表达为fmap，其中，特征融合的表达具体过程由公式3、4、5表示： 其中，Wα为m×n维的权值矩阵，bα为偏置参数，均由网络训练学习得到，是Cr的转置项，Cr表示第一特征向量，表示第二特征向量；表示CNN模型的第一特征向量和LSTM模型的第二特征向量的融合，αi表示权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州杰赛科技股份有限公司 KQI数据的网络特征提取方法、装置、设备及存储介质
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