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無(wú)線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是一項(xiàng)長(zhǎng)期且復(fù)雜的工作，面臨著諸多挑戰(zhàn)。為了解決這一痛點(diǎn)問題，中信科移動(dòng)持續(xù)進(jìn)行無(wú)線質(zhì)差自智化創(chuàng)新實(shí)踐，推出了 HiNet CRCA 無(wú)線質(zhì)差小區(qū)根因分析系統(tǒng)。
該系統(tǒng)引入了質(zhì)差優(yōu)化專家智能體，結(jié)合專業(yè)知識(shí)與 AI 技術(shù)，可高效輸出優(yōu)化方案。通過知識(shí)圖譜與 AI 學(xué)習(xí)，系統(tǒng)不斷優(yōu)化分析模型，確保方案有效可靠，為用戶提供穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)的業(yè)務(wù)體驗(yàn)。
HiNet CRCA 無(wú)線質(zhì)差小區(qū)根因分析系統(tǒng)融合了專家經(jīng)驗(yàn)初始化的知識(shí)圖譜和大模型的前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了基于大模型識(shí)別網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化運(yùn)維意圖，主驅(qū)動(dòng)優(yōu)化任務(wù)的策略規(guī)劃與持續(xù)學(xué)習(xí)，靈活調(diào)度各類優(yōu)化 Agent 應(yīng)用于質(zhì)差判定、根因定位和優(yōu)化方案輸出，成功應(yīng)對(duì)復(fù)雜根因分析，輸出專業(yè)且針對(duì)性的優(yōu)化建議，顯著提升分析效率與方案質(zhì)量，為無(wú)線優(yōu)化運(yùn)維工作的智能化轉(zhuǎn)型與效率升級(jí)開辟了新路徑。
此外，該系統(tǒng)還應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法 XGBoost AI 算法修正，將專家經(jīng)驗(yàn)初始化模型的知識(shí)圖譜與 XGBoost AI 算法融合，降低對(duì)已有人工經(jīng)驗(yàn)的依賴，實(shí)現(xiàn)質(zhì)差問題自學(xué)習(xí)自優(yōu)化的目標(biāo)，同時(shí)確保了根因識(shí)別率和判定準(zhǔn)確率的穩(wěn)步提升。
經(jīng)過多地系統(tǒng)化的聯(lián)合驗(yàn)證，質(zhì)差根因分析系統(tǒng)定位準(zhǔn)確率和質(zhì)差分析效率均有大幅提升。未來(lái)，中信科移動(dòng)將持續(xù)推動(dòng)自智網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)程，并致力于將 AI 大模型與無(wú)線知識(shí)圖譜技術(shù)深度融合，不斷提升系統(tǒng)根因定位的精確度，著力增強(qiáng)解決方案的實(shí)際效能，引領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化向更高水平的自智化邁進(jìn)。
