【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信相关，具体涉及一种基于人工智能的通信方法。
技术介绍
1、在数字化时代，通信网络作为信息社会的基础，其性能和效率对社会生活和经济发展至关重要。随着通信技术的不断演进，为满足日益增长的用户需求，适应复杂的通信环境，网络规划与优化尤为迫切。
2、面对数据量的激增和网络服务需求的多样化，传统的通信网络管理和优化手段已难以满足高效、灵活的运维需求，尤其在不同时段的使用用户数量具有极大的不同，如果对网络需求设置最大峰值使用，则在用户少量时极大地浪费了网络资源，即使根据日常使用需求设置谷峰流量，在部分特殊时间段，也极容易出现通信网络的卡顿。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种基于人工智能的通信方法，以解决现有技术中的上述问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、根据本专利技术的第一方面，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；
4、数据采集与预处理：构建多层感知器模型，对通...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的通信方法，其特征在于，包括数据采集与预处理、特征工程、网络架构优化；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的通信方法，其特征在于，原始数据采集的目标包括网络设备日志、用户行为数据、网络性能指标、网络安全数据、网络故障数据、网络配置数据、网络服务质量。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的通信方法，其特征在于，特征工程中使用的深度学习模型包括：卷积神经网络：提取空间特征，用于处理图像和空间数据；
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的通信方法，其特征在于，网络架构优化包括以下步骤：
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的通信方法，其特征在于，包括数据采集与预处理、特征工程、网络架构优化；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的通信方法，其特征在于，原始数据采集的目标包括网络设备日志、用户行为数据、网络性能指标、网络安全数据、网络故障数据、网络配置数据、网络服务质量。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的通信方法，其特征在于，特征工程中使用的深度学习模型包括：卷积神经网络：提取空间特征，用于处理图像和空间数据；
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的通信方法，其特征在于，网络架构优化包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵泽臣，
申请(专利权)人：北京天眼智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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