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移动核心网异常数据线性判别模型与应用 被引量:2
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作者 庞素琳 汪寿阳 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2011年第3期385-393,共9页
针对移动核心网数据突增现象下异常数据的特性,定义了数据突增事件、最大承载量临界值、风险警界线等,给出了TRAU数据两类模式("正常"、"异常")的划分方法.提出并建立了移动核心网数据突增现象下异常数据线性判别... 针对移动核心网数据突增现象下异常数据的特性,定义了数据突增事件、最大承载量临界值、风险警界线等,给出了TRAU数据两类模式("正常"、"异常")的划分方法.提出并建立了移动核心网数据突增现象下异常数据线性判别模型和判别准则,用来对某移动核心网BSC的TRAU数据进行判别分析.判别结果表明,本文所建立的异常数据线性判别模型对原数据样本的回判以及对新数据样本的识别准确率都达到100%. 展开更多
关键词 移动核心网 数据突增事件 风险警界线 最大承载量临界值 线性判别模型
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