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一种基于机器学习的光模块损坏检测方法及系统【异议或纠错】

档案编号: CQ-233-8969-9810
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06F30/27;G06F18/214;G06F18/2431;G06N20/00;G06F111/08类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明提供一种基于机器学习的光模块损坏检测方法及系统,通过光模块的历史性能数据检测结果生成一个光模块检测模型,利用该光模块检测模型在预测坏光模块性能数据上有一定的作用,可作为辅助手段帮助排查坏光模块。同时,为了保证光模块检测模型的泛化能力,还可以在生成光模块检测模型后,利用大量真实坏光模块数据以及更多特征的进行挖掘探索。本发明通过对离线的正常及损坏光模块历史性能数据分析,不仅可以对实时光模块性能数据进行检测,还可以通过机器学习算法实时监测光模块性能情况,并预测光模块是否存在损坏趋势。本发明基于机器学习的光模块检测来代替人工检测光模块,大大提高了检测准确性并降低了时间及人力的耗费。
附件下载:  (原始资料备查)

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