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基于机器学习分析VoLTE视频通话质量的研究及应用
被引量：
4
1
作者
钟其柱
《电信科学》
2020年第3期156-165,共10页
针对目前评估VoLTE视频通话质量的方法的缺点,提出了一种基于机器学习和网络指标参数的VoLTE视频通话质量评估方法。首先,采集解码核心网的网络参数指标数据,并进行预处理;然后,选取用于VoLTE视频通话质量评估的关键特征,并通过对比选...
针对目前评估VoLTE视频通话质量的方法的缺点,提出了一种基于机器学习和网络指标参数的VoLTE视频通话质量评估方法。首先,采集解码核心网的网络参数指标数据,并进行预处理;然后,选取用于VoLTE视频通话质量评估的关键特征,并通过对比选取合适的机器学习算法,构建VoLTE视频质量评估的评估模型,从而实现不依赖于测试环境和原始视频的VoLTE视频通话质量实时评估。通过对从XDR(用户话单)数据中提取的特征指标数据进行预处理研究,解决了特征指标的标准化问题,便于指标特征输入评估模型;通过特征工程选出评估VoLTE视频通话的关键特征,减少特征维数,从而降低了算法的复杂度;同时采用先进的机器学习技术保证和提升算法的评估准确性。
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关键词
机器学习
梯度提升树
VoLTE
视频通话质量
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题名
基于机器学习分析VoLTE视频通话质量的研究及应用
被引量：
4
1
作者
钟其柱
机构
中国移动通信集团广东有限公司中山分公司
出处
《电信科学》
2020年第3期156-165,共10页
文摘
针对目前评估VoLTE视频通话质量的方法的缺点,提出了一种基于机器学习和网络指标参数的VoLTE视频通话质量评估方法。首先,采集解码核心网的网络参数指标数据,并进行预处理;然后,选取用于VoLTE视频通话质量评估的关键特征,并通过对比选取合适的机器学习算法,构建VoLTE视频质量评估的评估模型,从而实现不依赖于测试环境和原始视频的VoLTE视频通话质量实时评估。通过对从XDR(用户话单)数据中提取的特征指标数据进行预处理研究,解决了特征指标的标准化问题,便于指标特征输入评估模型;通过特征工程选出评估VoLTE视频通话的关键特征,减少特征维数,从而降低了算法的复杂度;同时采用先进的机器学习技术保证和提升算法的评估准确性。
关键词
机器学习
梯度提升树
VoLTE
视频通话质量
Keywords
machine learning
gradient boosting decison tree
voice over long-term evolution
video call quality
分类号
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于机器学习分析VoLTE视频通话质量的研究及应用
钟其柱
《电信科学》
2020
4
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