摘要
本发明公开了一种基于人工智能的通信方法,包括数据采集与预处理、特征工程、网络架构优化;数据采集与预处理;特征工程:特征工程包括特征选择、特征提取和特征转换,采用深度学习模型挖掘出原始数据中对网络性能和安全有影响的关键因素;网络架构优化:利用智能算法对网络资源进行智能分析和管理,通过分析大量实时数据,识别网络中的瓶颈和繁忙时段,并通过智能算法预测和模拟,调整资源的分配。本发明属于通信技术领域。达到的技术效果为:本发明结合人工智能,实时预测不同时段的网络峰值,使通信网络在不同时段具有不同的峰值流量,实现了对通信网络更精准、智能的管理,还提升了网络的性能和适应性。
技术关键词
通信方法
特征工程
网络架构
智能算法
深度学习模型
网络仿真
监控网络性能
网络故障数据
监控网络设备
动态频谱分配
动态演化过程
网络安全数据
特征选择
网络管理协议
实时数据
通信网络
多层感知器
系统为您推荐了相关专利信息
充电桩分配方法
矩阵
多头注意力机制
数据嵌入
分支
智能广告投放系统
图片识别技术
模块
构建用户画像
智能广告投放方法
滑坡位移预测方法
深度学习模型
时间变化特征
依赖特征
滑坡位移监测
白茶萎凋
茶树新梢
人工智能算法
现代科技手段
风速