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公开(公告)号：CN110190909A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910493273.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/69 , H04B10/114 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种用于光通信的信号均衡方法及装置，包括：将待均衡的信号进行预处理，得到目标信号；基于训练好的信号均衡模型，对所述目标信号进行均衡处理，获取到所述目标信号的均衡结果，以得到均衡后的信号；所述训练好的信号均衡模型是基于XGBoost模型构建得到的，并由具有多个特征，且标注有标签的样本信号训练得到的。本发明实施例将基于自适应树模型的机器学习方法应用到信号均衡中，即利用XGBoost模型对多种光通信场景下的接收信号进行智能均衡，实现信号均衡的智能化和自动化，从而更加准确地均衡信号，并且能够以较低的复杂度实现更好的性能。
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公开(公告)号：CN109639479A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811496710.2
申请日：2018-12-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于生成对抗网络的网络流量数据增强方法及装置，所述方法包括：获取目标场景中真实网络流量的数据集；根据所述数据集，对生成对抗网络模型进行训练；基于训练好的所述生成对抗网络模型，获取最终增强流量数据。本发明实施例可以适用于各种场景，无需流量数据方面的专家经验，自适应地实现流量数据增强，扩充了网络流量的数据集，提升了利用机器学习方法优化网络性能的效果。
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公开(公告)号：CN109639479B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201811496710.2
申请日：2018-12-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于生成对抗网络的网络流量数据增强方法及装置，所述方法包括：获取目标场景中真实网络流量的数据集；根据所述数据集，对生成对抗网络模型进行训练；基于训练好的所述生成对抗网络模型，获取最终增强流量数据。本发明实施例可以适用于各种场景，无需流量数据方面的专家经验，自适应地实现流量数据增强，扩充了网络流量的数据集，提升了利用机器学习方法优化网络性能的效果。
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公开(公告)号：CN110190909B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910493273.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/69 , H04B10/114 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种用于光通信的信号均衡方法及装置，包括：将待均衡的信号进行预处理，得到目标信号；基于训练好的信号均衡模型，对所述目标信号进行均衡处理，获取到所述目标信号的均衡结果，以得到均衡后的信号；所述训练好的信号均衡模型是基于XGBoost模型构建得到的，并由具有多个特征，且标注有标签的样本信号训练得到的。本发明实施例将基于自适应树模型的机器学习方法应用到信号均衡中，即利用XGBoost模型对多种光通信场景下的接收信号进行智能均衡，实现信号均衡的智能化和自动化，从而更加准确地均衡信号，并且能够以较低的复杂度实现更好的性能。
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