基于特征选择的移动网络优化研究 - 副本
基于机器学习的网络拓扑优化研究
基于机器学习的网络拓扑优化研究近年来，随着计算机科学的高速发展，机器学习技术在网络拓扑优化研究中越来越受到重视。
机器学习是指通过利用算法和统计模型，使计算机系统能够模拟和自主学习。
在网络拓扑优化研究中，机器学习技术可以帮助我们更好地理解和建模网络，提高网络运行效率和性能，并减少网络故障发生率。
一、机器学习在网络拓扑优化中的应用1.网络建模机器学习技术可以通过对网络拓扑结构进行分析，帮助我们更好地理解和建模网络。
例如，在分析网络拓扑结构时，可以采用特征选择算法选择出对网络拓扑结构具有显著影响的特征，从而为网络优化提供更可靠的依据。
另外，机器学习技术还可以从海量数据中挖掘数据关联性，帮助我们更全面深入地了解网络拓扑结构。
2.网络优化网络优化是网络拓扑优化的核心工作。
机器学习技术可以通过分析网络的拓扑结构，预测网络的性能表现，从而为网络的优化提供指引。
例如，可以通过机器学习算法来预测网络故障点，从而优化故障处理策略，减少网络故障时间。
另外，机器学习技术还可以预测网络流量，从而为网络资源的分配提供科学依据，提高网络效率。
3.网络安全网络安全是网络拓扑优化中的重要议题。
机器学习技术可以通过分析网络拓扑结构和历史数据，预测潜在安全威胁，提出相应安全策略，从而保障网络安全。
例如，可以通过机器学习算法预测网络攻击目标，以便及时采取安全措施。
二、机器学习在网络拓扑优化中的应用案例1.利用机器学习技术优化数据中心网络数据中心网络是现代数据中心的核心组成部分，对其的优化工作至关重要。
2017年发表的一篇论文，利用机器学习技术分析了数据中心网络的流量热点和流量分布，提出了一种基于流量分布的网络优化方案。
通过实验验证，该方案可以在保证网络性能的同时，减少网络资源浪费，提高数据中心网络的运行效率。
2.基于机器学习优化云存储系统云存储系统是云计算的重要组成部分，具有高可靠性和高可扩展性的特点。
2018年发表的一篇论文，利用机器学习技术预测了云存储系统中的I/O请求分布，从而提出了一种基于虚拟磁盘计划的数据迁移方案。
网络流量分析中的特征选择技术研究
网络流量分析中的特征选择技术研究近年来，随着网络技术的飞速发展，网络安全问题逐渐成为社会关注的热点之一。
针对网络攻击事件进行性能优化和安全防护是网络流量分析领域的重要问题之一。
在网络攻击事件中，特征选择技术是一种非常有效的技术手段。
本文将探讨网络流量分析中的特征选择技术研究。
一、特征选择技术的概述特征选择技术是一种用于改进模型性能、缩短训练时间和简化模型的重要技术。
在网络流量分析中，大量的特征会使得流量分析变得异常复杂，降低有效性。
为了优化性能并提高精度，需要通过特征选择技术从中筛选出最相关和最有效的特征。
二、特征选择技术的分类特征选择技术可以分为三大类：过滤式、包装式和嵌入式。
1.过滤式特征选择技术过滤式特征选择技术是指在训练模型之前使用一组特征选择方法，该方法限制统计学中多变量分析的一个步骤，可在数据集中独立地对每个特征进行评分，以确定它们与目标变量的相关性强度。
此类技术主要用于初步筛选特征。
2.包装式特征选择技术包装式特征选择技术是指将特征选择过程嵌入到模型的训练过程中。
在此类技术中，特征选择算法与分类器一起训练，以最大程度地优化模型性能。
包装式特征选择技术需要对每个组合进行训练和评估来找到最佳特征子集。
然而，这种方法的计算复杂度高，可能无法应用于一些大型数据集。
3.嵌入式特征选择技术嵌入式特征选择技术是将特征选择嵌入到模型的训练过程中。
在此类技术中，特征选择算法将特征的重要性权值分配给输入变量，以相应地调整权值。
这种方法可能会增加模型的计算复杂度，但可能会提供更好的性能。
三、网络流量分析中的特征选择技术研究网络流量分析是指对互联网数据流的监控、分析和统计，以便更深入地了解网络活动及其行为的性质。
网络流量分析涉及广泛的应用场景，如网络安全、网络性能、网络质量等方面。
特征选择技术在这些方面都有很好的应用。
1.基于过滤式特征选择技术的研究过滤式特征选择技术主要用于数据的预处理和特征选择。
可以通过使用统计工具和机器学习工具来进行特征选择。
数学建模论文题目优选专业题目128个
数学建模论文题目优选专业题目128个1. 基于偏最小二乘法的回归模型研究2. 城市道路网优化设计模型研究3. 基于多元时间序列的股票价格预测模型4. 基于PCA的图像压缩算法研究5. 基于神经网络的手写数字识别模型研究6. 基于逻辑回归的信用评分模型研究7. 基于多元回归的考试成绩预测模型8. 基于分层抽样的调查数据分析模型研究9. 基于粒子群算法的车辆路径规划模型10. 基于高斯混合模型的人脸识别模型研究11. 基于时间序列的气象预测模型研究12. 基于模糊数学的交通运输成本评价模型13. 基于Bayesian模型的风险管理模型研究14. 基于熵权法的供应链绩效评价模型研究15. 基于人工神经网络的物流配送路径规划模型16. 基于聚类分析的消费者购物行为模型研究17. 基于ARIMA模型的股票价格预测研究18. 基于线性规划的资源优化配置模型研究19. 基于灰色关联分析的品牌效应评价模型20. 基于神经网络的信用卡欺诈检测模型研究21. 基于分类决策树的客户流失预测模型22. 基于支持向量机的情感分类模型研究23. 基于聚类分析的企业竞争战略研究24. 基于随机森林算法的文本分类研究25. 基于多元回归的商品价格预测模型研究26. 基于模糊层次分析法的公共设施优化布局模型27. 基于BP神经网络的电网负荷预测模型研究28. 基于熵增资金流动模型的投资组合优化研究29. 基于支持向量机的时序自然语言处理模型研究30. 基于贝叶斯网络的风险评估模型研究31. 基于特征选择的糖尿病研究模型32. 基于ARMA-GARCH模型的黄金价格预测研究33. 基于随机森林算法的房价预测模型研究34. 基于半监督学习的数据建模方法研究35. 基于神经网络的新闻情感分析模型研究36. 基于多元回归的用户购买意愿预测研究37. 基于主成分分析法的医学数据挖掘模型研究38. 基于熵增二次规划的环保决策模型研究39. 基于支持向量机的产品缺陷分析模型研究40. 基于遗传算法的旅游路线规划模型研究41. 基于BP神经网络的房产估价模型研究42. 基于多元线性回归的企业税收影响因素研究43. 基于LDA主题模型的新闻推荐模型研究44. 基于半监督学习的文本分类方法研究45. 基于动态规划的优化管理模型研究46. 基于人工神经网络的汽车质量控制模型研究47. 基于SVM的留学生综合评价模型研究48. 基于熵权法的企业绩效评价模型研究49. 基于色彩分类的图像检索模型研究50. 基于PCA的公司财务分析模型研究51. 基于最小二乘法的时序预测模型研究52. 基于BP神经网络的信用风险评估模型研究53. 基于ARIMA模型的国际贸易数据预测研究54. 基于分层抽样的公共政策效果评价模型研究55. 基于遗传算法的网络优化模型研究56. 基于Logistic回归的客户流失模型研究57. 基于主成分回归的能源消费预测模型研究58. 基于熵增多目标规划的医院资源配置模型研究59. 基于LSTM的短期气温预测模型研究60. 基于支持向量机的销售预测模型研究61. 基于偏最小二乘法的时间序列分析模型研究62. 基于线性规划的物流成本控制模型研究63. 基于粒子群算法的生产排程问题研究64. 基于K-Means算法的用户购物行为分析模型研究65. 基于BP神经网络的就业市场预测模型研究66. 基于多元回归的房价分析模型研究67. 基于PCA-LDA算法的股票投资组合优化研究68. 基于熵增法的金融客户信用评估模型研究69. 基于ARIMA模型的出口贸易预测研究70. 基于主成分回归的汽车销售预测研究71. 基于支持向量机的客户信贷风险评估模型研究72. 基于自回归模型的煤矿生产数据分析模型研究73. 基于半监督学习的文本聚类算法研究74. 基于偏最小二乘法的多元时间序列预测模型研究75. 基于数据挖掘的酒店客户消费分析模型研究76. 基于BP神经网络的固定资产折旧预测模型研究77. 基于LSTM的外汇汇率预测模型研究78. 基于GARCH模型的期货价格波动预测研究79. 基于随机森林算法的个人信用评估模型研究80. 基于分层抽样的医院评价模型研究81. 基于主成分回归的员工绩效评价模型研究82. 基于特征选择的电商商品分类预测研究83. 基于组合多目标规划的供应链资源配置模型研究84. 基于支持向量机的农村扶贫模型研究85. 基于因子分析法的股票投资风险评估模型研究86. 基于熵权法的环境效益评价模型研究87. 基于ARMA-GJR模型的期权价格波动预测研究88. 基于线性规划的房地产项目开发决策模型研究89. 基于支持向量机的人体姿势识别模型研究90. 基于逻辑回归的疾病风险评估模型研究91. 基于随机森林算法的人群画像建模研究92. 基于特征选择的电商用户购买行为模型研究93. 基于主成分回归的债券价格预测研究94. 基于半监督学习的视频分类方法研究95. 基于GARCH模型的黄金价格波动预测研究96. 基于线性规划的物流配送网络优化模型研究97. 基于神经网络的推荐系统算法研究98. 基于多元回归的城市房价分析模型研究99. 基于决策树的产品质量评估模型研究100. 基于熵增的生态系统评价模型研究101. 基于ARMA-GARCH模型的汇率波动预测研究102. 基于偏最小二乘法的长期股票价格预测模型研究103. 基于支持向量机的广告点击率预测模型研究104. 基于最小二乘法的用户行为分析模型研究105. 基于主成分分析的国际贸易影响因素研究106. 基于熵权法的固体废物处置模型研究107. 基于BP神经网络的猪价预测模型研究108. 基于多元回归的医疗保险费用预测模型研究109. 基于半监督学习的语义分析方法研究110. 基于GARCH模型的股票市场风险度量研究111. 基于多元回归的房屋安全预测模型研究112. 基于主成分回归的银行收益预测模型研究113. 基于支持向量机的人脸识别模型研究114. 基于逻辑回归的考生录取预测模型研究115. 基于随机森林算法的股票涨跌预测模型研究116. 基于线性规划的生产物流系统优化研究117. 基于支持向量机的非线性预测模型研究118. 基于LSTM的股票走势预测模型研究119. 基于因子分析法的环保技术影响因素分析研究120. 基于聚类分析的电商平台用户行为分析研究121. 基于人工神经网络的物流配送路线优化模型研究122. 基于多元回归的房产投资模型分析研究123. 基于主成分回归的教育支出预测研究124. 基于熵增的商业银行绩效评价模型研究125. 基于遗传算法的能源资源优化配置模型研究126. 基于半监督学习的情感分类方法研究127. 基于GARCH模型的商品期货价格波动研究128. 基于支持向量机的房地产投资风险评估模型研究。
基于机器学习的网络拓扑优化与设计研究
基于机器学习的网络拓扑优化与设计研究随着互联网的快速发展，作为重要组成部分的网络拓扑结构设计与优化变得越来越重要。
网络拓扑结构直接影响着网络的性能和可靠性，因此如何通过机器学习的方法进行网络拓扑的优化与设计成为了一个研究的热点。
在传统的网络拓扑设计中，往往需要借助人工经验和专业知识来进行决策。
然而，随着网络规模的不断扩大和复杂性的增加，传统方法面临着许多挑战。
首先，传统方法通常只能够处理特定场景下的问题，而无法适应不同场景的需求。
其次，传统方法往往需要耗费大量的时间和资源来进行设计和优化，效率较低。
此外，传统方法在设计过程中往往没有考虑到网络中各个节点之间的关联性和相互影响，无法最大程度地提高网络性能。
机器学习的兴起为解决以上问题提供了一种新的思路。
机器学习算法通过对大量的数据进行分析和学习，可以自动提取其中的规律和特征，并进行预测和决策。
因此，基于机器学习的网络拓扑优化与设计研究变得愈发重要。
基于机器学习的网络拓扑优化与设计主要包括以下几个方面的研究内容：**1. 数据集构建与处理**在进行机器学习的研究之前，首先需要构建和准备相应的数据集。
数据集应包含多种网络拓扑结构的信息，例如节点数量、边的连接情况、网络拓扑特征等。
同时，为了进一步提高机器学习算法的性能，还可以通过数据增强等方法对数据集进行处理，增加样本的多样性和数量。
**2. 特征提取与选择**在进行机器学习算法的研究中，合适的特征选择和提取对算法的性能至关重要。
网络拓扑中存在大量的信息，然而并非所有的信息都对于网络优化和设计起到重要作用。
因此，需要通过特征选择和提取的方法来筛选并提取网络拓扑中最具有代表性和区分性的特征，以供后续的机器学习算法使用。
**3. 模型构建与训练**构建合适的机器学习模型是网络拓扑优化与设计的核心任务之一。
常见的机器学习模型包括神经网络、支持向量机、随机森林等。
在网络拓扑优化与设计中，可以根据具体的问题和需求选择合适的模型，并利用构建的数据集进行模型的训练与优化。
特征选择算法在泛在感知网络上的监测优化
特征选择算法在泛在感知网络上的监测优化随着物联网技术的飞速发展，泛在感知网络（Ubiquitous Sensing Network，USN）在多领域中的应用愈发广泛。
在USN中，大量的感知设备被布置在环境中，收集大量的感知数据。
然而，由于感知设备的数量庞大和数据的高维特性，如何高效地进行数据监测和优化成为了一个具有挑战性的问题。
特征选择算法作为一种常见的数据降维技术，能够从原始数据集中选择与目标变量相关的最有价值的特征。
在泛在感知网络上，特征选择算法可以被应用于感知数据的监测优化，以降低数据存储和传输的成本，提高数据处理和决策的效率。
本文将讨论特征选择算法在泛在感知网络上监测优化的应用，并介绍几种常用的特征选择算法。
特征选择算法在泛在感知网络中监测优化的应用包括但不限于以下几个方面：1. 数据降维与压缩：泛在感知网络中，感知设备通常会产生大量的高维感知数据。
这些数据需要进行存储和传输，但是大规模的数据存储和传输成本较高。
特征选择算法可以从原始数据中选择出最重要的特征，减少冗余信息，从而降低数据维度，进而减少存储和传输成本。
2. 数据处理效率提升：在泛在感知网络中，实时性是一个重要的考虑因素。
大量的感知数据需要实时处理和分析，以支持实时决策。
特征选择算法可以提高数据处理效率，通过减少特征维度和冗余特征，从而降低数据处理的时间消耗。
3. 决策准确性提高：在泛在感知网络中，监测数据的准确性对于决策的正确性和可靠性至关重要。
通过特征选择算法对感知数据进行优化，可以排除不相关的特征，提高数据的准确性和可信度，进而提升决策的准确性。
在泛在感知网络中，有多种特征选择算法可以应用于监测优化，下面介绍几种常见的算法：1. 信息增益：信息增益算法是一种经典的特征选择方法，它通过计算特征对于目标变量的信息增益大小来进行特征选择。
信息增益越大，说明特征与目标变量的相关性越高，选择这些特征可以获得更多有价值的信息。
2. 相关系数：相关系数算法基于统计学原理，通过计算特征与目标变量之间的相关系数来进行特征选择。
基于特征重要性的深度学习自动调度优化
实验环境
使用Python和深度学习框架TensorFlow进 行实验，服务器配置为NVIDIA GPU和Intel
Xeon CPU。
模型训练与测试结果
模型训练
使用深度神经网络进行模型训练，训练过程采用随机 梯度下降算法，学习率根据实验情况进行调整。
测试结果
在测试集上评估模型的性能，使用准确率、召回率、 F1值等指标进行评估。
调度优化算法实现与评估
算法实现
基于深度学习模型和特征重要性分析结果 ，设计并实现自动调度优化算法。
评估方法
通过实验测试和对比分析等方法，对所设 计的自动调度优化算法进行评估，包括任 务完成时间、系统吞吐量、资源利用率等 指标。
04 实验与分析
数据集与实验设置
数据集
使用公共交通数据集，包括车辆运行轨迹、 乘客上下车信息等。
基于特征重要性的深度学习 自动调度优化
2023-11-07
目 录
• 引言 • 基于特征重要性的深度学习模型 • 自动调度优化算法 • 实验与分析 • 结论与展望 • 参考文献
01 引言
研究背景与意义
深度学习在各领域的广泛应用，如计算机视觉、自然语 言处理等，使得深度学习模型变得越来越复杂，导致计 算资源需求增加。
现有的深度学习模型调度方法主要基于经验或简单的启 发式算法，无法根据特征重要性进行智能调度，导致计 算资源利用率低、训练速度慢、模型精度下降等问题。
因此，研究基于特征重要性的深度学习自动调度优化具 有重要的理论意义和实际应用价值。
研究内容与方法
研究内容
提出一种基于特征重要性的深度学习自动调度优化方法，旨 在提高计算资源利用率、缩短训练时间并提高模型精度。
研究限制与不足
计算机专业毕业论文题目参考优秀9篇
计算机专业毕业论文题目参考优秀9篇随着计算机及网络技术的飞速发展，应用在全球范围内日益普及，当今社会正快速向信息化社会前进，信息系统的作用也越来越大，网络管理变得越来越重要。
作为计算机专业的同学要如何做好论文选题呢？小编为您带来了9篇《计算机专业毕业论文题目参考》，希望可以启发、帮助到大朋友、小朋友们。
计算机毕业论文选题篇一1、基于计算机视觉的棉花生长监测自主导航车辆研究2、基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计3、基于计算机视觉技术的玉米叶绿素含量检测研究4、基于计算机视觉的玉米籽粒形态测量与研究5、计算机视觉系统下缺素番茄叶片彩色图像研究6、农业机器人切削过程仿真分析--基于计算机辅助设计7、基于计算机视觉信息处理技术的苹果自动分级研究8、计算机视觉信息处理技术在苹果自动分级中的应用9、基于计算机视觉技术育肥猪体重分析研究10、基于计算机软件开发中影响软件质量的因素探讨11、计算机信息安全和防范对策探讨12、基于计算机视觉技术的向日葵种子分选系统设计13、计算机网络信息安全及其防护对策探讨14、计算机网络防御策略求精关键技术探究15、谈计算机网络安全的影响因素与应对措施16、我国计算机通信技术现状及未来的发展趋势17、计算机病毒的安全防御分析18、提高计算机通信网络可靠性的分析与研究19、关于建设安全计算机局域网网络分析20、论高校计算机信息管理能力的提升21、计算机网络安全面临的威胁及其防范措施22、计算机控制类课程自主学习的平台关键技术研究23、计算机过程控制系统在锌冶炼系统的应用24、提高计算机信息管理能力的方法分析25、计算机医院病案图像管理与统计系统研究26、探析计算机数字图像处理技术27、基于人机工程学的老年计算机键盘设计研究28、浅析计算机病毒及防范措施29、计算机数据库安全管理现状分析及改良研究30、计算机绘图课程移动学习资源的设计与实践31、高铁计算机联锁仿真培训系统的设计与实现32、计算机应用的现状与计算机的发展趋势33、试析计算机管理系统的安全防控策略34、分析计算机软件数据接口35、浅谈计算机数据库的安全管理策略36、探析计算机网络通信系统的风险应对37、基于计算机视觉的稻谷霉变程度检测38、计算机软件保护方法的探讨39、计算机中央处理器的研究40、计算机数据库入侵检测技术计算机硬件毕业论文题目篇二1、基于知识库的计算机硬件维修服务系统2、计算机硬件虚拟实验室的设计与研究3、通用性齿轮箱状态监测与故障诊断系统的研究4、局域网内计算机硬件资源管理系统的开发5、计算机监控管理系统的设计与实现6、企业人力资本投资与企业绩效7、基于DSP和FPGA的多功能嵌入式导航计算机系统设计8、面向服务软件体系架构原理与范例研究9、信息和通讯技术产业与经济增长：对中国实践的研究10、抗恶劣环境可穿戴计算机研究11、可穿戴计算机硬件技术研究12、基于DSP的导航计算机硬件设计13、计算机硬件虚拟实验平台的研究与开发14、星载并行计算机硬件系统可靠性设计与分析15、基于USB的可穿戴计算机接口设计16、半导体神经计算机硬件实现研究及在全方位实物识别中的应用17、基于本体和规则的计算机故障诊断研究18、基于尘源控制与净化设备的数字仿真系统的分析与应用19、中国计算机行业上市公司并购动因及并购绩效研究20、计算机硬件测试系统的设计与实现21、飞控计算机的容错研究与设计22、计算机硬件设备故障管理机制研究23、航天器时变计算机体系结构研究24、基于浮点DSP的微小型导航系统设计与工程实现研究25、无人机余度飞行控制计算机关键技术研究26、基于DSP的无人机飞控计算机的设计与实现27、激光陀螺捷联惯导系统快速原型技术研究28、基于586-Engine的小型化飞控计算机设计29、星载计算机的硬件容错设计与可靠性分析30、基于_EN网络虚拟化的性能研究31、基于Virtools的中学计算机硬件虚拟实验的研究与设计32、无人机余度飞行控制软件的设计与研究33、基于FPGA的多核可重构技术研究34、面向城市轨道交通的安全计算机设计35、在现代教育技术环境下开放实验教学模式研究36、基于PC755和PC107A的单板计算机的开发37、基于中职的计算机组装虚拟实验室的设计与开发研究38、无人机余度飞行控制计算机设计及研究39、基于双DSC的无人机飞控计算机核心系统的设计与实现40、无人机余度飞行控制软件设计与研究计算机信息管理毕业论文题目篇三1、基于RFID技术的固定资产管理软件系统的设计与开发2、基于RFID高校信息管理系统的研究与实现3、数据库管理系统中的隐式授权问题研究4、生产制造行业中RFID技术的应用5、中小型银行信息管理系统的研究与实践6、基于Web教务管理系统安全方案研究7、基于RFID的可追溯果园生产过程管理系统8、基于SOA的联邦式信息检索平台的研究与实现9、基于信息管理的垃圾短信控制系统的设计与实现10、基于QR二维码的井群信息管理系统研究11、基于视景重现的舰船IETM系统开发12、 RFID技术在物资仓库管理系统中的应用研究13、基于RFID的大型赛事人员及车辆信息管理系统开发应用研究14、基于RFID的输变电设备EPC编码的应用研究15、基于目录服务的物联网元数据及公共服务管理系统的设计及实现16、基于目录服务的物联网节点信息管理系统的设计与实现17、基于PKI技术的高校电子档案安全管理系统的设计与实现18、面向隐私保护的第三方个人信息服务平台研究19、基于神经网络的车牌识别与信息管理系统20、平庄西露天矿地质信息管理系统的开发及应用研究21、安全信息管理(SIM)风险管理的研究与实现22、数据备份恢复工具的设计与实现23、个人信息管理中文件路径编码研究24、电子商务信息管理系统数据安全性研究25、基于_ML的移动艾滋病信息管理系统安全研究26、虹膜识别技术在医疗信息管理系统中的设计与实现27、单点登录方法研究及模型实现28、基于RFID的药品包装信息管理系统29、基于WebGIS的五金产业信息搜索系统的设计与实现30、地下管线三维CAD与信息管理软件开发计算机网络毕业论文题目参考篇四1、一种软件定义网络中基于博弈的混合路由算法2、基于终端属性的矿下机会网络分组转发协议3、基于量子蚁群算法的片上网络映射研究4、尺度变换复双树小波网络隐藏信道深度检测5、面向多类不均衡网络流量的特征选择方法6、基于社会组的高投递率机会网络路由协议7、基于事件触发机制的多智能体网络平均一致性研究8、带可移动存储设备的P2G网络病毒传播模型9、互联网空间下的城市网络格局及结构研究10、负载均衡的水声传感器网络多跳非均匀分簇路由协议11、一种基于分层云对等网络的多属性云资源区间查找算法12、NDN网络中内容源移动的路由更新优化方法13、基于网格覆盖的社交网络位置数据的保护方法14、信道随机性对传感器网络连续渗流密度的影响15、一种支持多维区间查询的云对等网络索引架构16、组合核函数相关向量机的网络安全态势预测17、面向级联失效的复杂网络动态增边策略18、无线传感器网络分布式同步协议19、无线传感器网络中基于网络覆盖的节点睡眠调度机制20、基于社交网络的信息传播模型分析21、移动社交网络中基于共同邻居网络中心度的链路预测方法22、社会网络中基于核函数的信息传播模型23、面向密码协议的半实物网络仿真方法24、新形势下计算机网络通信中存在的问题及改进策略25、计算机网络数据库的安全管理技术分析26、无线传感器网络中基于鲁棒优化的功率控制27、结合网络层次分析法的云推理威胁评估模型28、一种提高网络寿命与节点定位性能的WSNs分群算法29、链路质量感知的无线传感器网络生命最大化算法30、网络虚拟化环境下虚拟网络资源描述及发现模型31、能耗均衡的无线传感器网络无标度容错拓扑模型32、一种高效虚拟化多级网络安全互联机制33、复杂攻击网络的概率可控性34、改进的有向传感器网络多中心部署算法35、细粒度访问控制的电子健康网络双向认证方案36、网络编码P2P流媒体中的动态段粒度研究37、数据中心网络结构鲁棒性指标研究38、贵金属网络管理系统的防窃密信息安全加密技术39、计算机网络安全中虚拟网络技术的应用40、浅谈医院信息管理系统网络的日常维护必要性与策略41、计算机网络信息安全及防护策略研究42、网络信息推荐系统存在的问题及发展方向43、改进网络入侵信号监控系统的设计与应用44、网络安全异常报警系统的设计与实现45、计算机网络实验课程的探索与改革46、电子信息类专业《计算机网络》课程教学的改革与实践47、计算机网络故障防范与处理48、网络编排技术进展研究49、电力调度自动化网络安全防护系统研究50、高职计算机网络技术专业建设问题研究优秀计算机毕业论文题目摘抄篇五1、面向大数据应用挑战的超级计算机设计2、基于超级电容断电延时电源的计算机检测系统设计3、E级超级计算机故障预测的数据采集方法4、新型超级生物计算机模型问世5、我国超级计算机研制取得重大突破6、新型超级生物计算机模型问世7、超级计算机：国内企业函需加强海外专利布局8、结构网格CFD应用程序在天河超级计算机上的高效并行与优化9、超级计算机系统实时节能控制技术的理论与实践分析10、超级电容断电延时电源计算机监测系统设计11、美国超级计算机发展战略12、美国禁止企业向中国出口超级计算机相关技术13、计算机控制技术在工业自动化生产中的应用研究14、基于工业控制计算机的多功能通信卡的研制15、工业自动化控制中计算机控制技术的应用路径研究16、工业自动化控制系统中计算机技术的使用17、计算机自动控制技术应用于工业生产现场中作用分析18、计算机技术在工业自动化控制系统中的作用19、浅析计算机控制与工业自动化控制20、工业控制计算机网络技术发展与应用21、计算机在工业电器自动化控制系统中的实现22、基于计算机视觉的工业机器人定位控制系统23、新形势下计算机网络通信中存在的问题及改进策略24、计算机网络数据库的安全管理技术分析25、计算机网络信息安全与防护策略26、浅谈提升计算机网络可靠性的方法27、虚拟网络技术在计算机网络安全中的有效运用28、关于计算机网络工程全面信息化管理研究29、论计算机网络安全及防火墙技术30、高职计算机网络技术专业建设问题研究31、计算机网络安全漏洞及防范探究32、浅谈热网中的计算机网络控制33、分析计算机网络安全的主要隐患及管理方法34、刍议计算机通信与网络远程控制技术应用35、计算机网络信息安全及防护策略分析36、计算机网络工程全面信息化管理探讨37、计算机远程网络通讯技术探析38、计算机网络硬件的不同检测方法与维护39、如何在计算机通信网络中进行容量与流量分配优化40、关于计算机网络安全和信息化的探讨41、计算机网络安全问题与防范方式分析42、计算机网络信息安全及应对策略分析43、网络资源在开放大学计算机教学中的运用探索44、计算机网络故障分析及维护技术研究45、计算机网络安全中的防火墙技术应用46、计算机网络安全漏洞防范策略探析47、浅谈无线电监测与计算机网络信息安全保密48、提高计算机网络可靠性的方法研究49、浅析计算机网络技术的发展及安全防御策略50、计算机网络安全服务器入侵与防御计算机网络技术专业毕业论文题目篇六1、基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究2、基于Spark平台的恶意流量监测分析系统3、基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究4、一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现5、基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究6、基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究7、基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现8、基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现9、基于OpenStack的SDN仿真网络的研究10、一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现11、基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究12、软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究13、基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究14、基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现15、基于SDN的网络流量控制模型设计与研究16、《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发17、数据挖掘技术在网络教学中的应用研究18、移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究19、基于SDN的负载均衡节能技术研究20、基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计21、基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计22、 SDN中面向北向的控制器关键技术的研究23、基于SDN的网络流量工程研究24、基于博弈论的云计算资源调度方法研究25、基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现26、一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现27、基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护28、基于SDN的集群控制器负载均衡的研究29、基于大数据的网络用户行为分析30、基于机器学习的P2P网络流分类研究31、移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究32、基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现33、面向SDN的流量调度技术研究34、基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现35、基于移动互联网的智慧校园应用研究36、内容中心网络建模与内容放置问题研究37、分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究38、基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究39、面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究40、虚拟网络映射策略与算法研究计算机毕业论文题目摘抄篇七1、面向大数据应用挑战的超级计算机设计2、基于超级电容断电延时电源的计算机检测系统设计3、E级超级计算机故障预测的数据采集方法4、新型超级生物计算机模型问世5、我国超级计算机研制取得重大突破6、新型超级生物计算机模型问世7、超级计算机：国内企业函需加强海外专利布局8、结构网格CFD应用程序在天河超级计算机上的高效并行与优化9、超级计算机系统实时节能控制技术的理论与实践分析10、超级电容断电延时电源计算机监测系统设计11、美国超级计算机发展战略12、美国禁止企业向中国出口超级计算机相关技术13、计算机控制技术在工业自动化生产中的应用研究14、基于工业控制计算机的多功能通信卡的研制15、工业自动化控制中计算机控制技术的应用路径研究16、工业自动化控制系统中计算机技术的使用17、计算机自动控制技术应用于工业生产现场中作用分析18、计算机技术在工业自动化控制系统中的作用19、浅析计算机控制与工业自动化控制20、工业控制计算机网络技术发展与应用21、计算机在工业电器自动化控制系统中的实现22、基于计算机视觉的工业机器人定位控制系统23、新形势下计算机网络通信中存在的问题及改进策略24、计算机网络数据库的安全管理技术分析25、计算机网络信息安全与防护策略26、浅谈提升计算机网络可靠性的方法27、虚拟网络技术在计算机网络安全中的有效运用28、关于计算机网络工程全面信息化管理研究29、论计算机网络安全及防火墙技术30、高职计算机网络技术专业建设问题研究31、计算机网络安全漏洞及防范探究32、浅谈热网中的计算机网络控制33、分析计算机网络安全的主要隐患及管理方法34、刍议计算机通信与网络远程控制技术应用35、计算机网络信息安全及防护策略分析36、计算机网络工程全面信息化管理探讨37、计算机远程网络通讯技术探析38、计算机网络硬件的不同检测方法与维护39、如何在计算机通信网络中进行容量与流量分配优化40、关于计算机网络安全和信息化的探讨41、计算机网络安全问题与防范方式分析42、计算机网络信息安全及应对策略分析43、网络资源在开放大学计算机教学中的运用探索44、计算机网络故障分析及维护技术研究45、计算机网络安全中的防火墙技术应用46、计算机网络安全漏洞防范策略探析47、浅谈无线电监测与计算机网络信息安全保密48、提高计算机网络可靠性的方法研究49、浅析计算机网络技术的发展及安全防御策略50、计算机网络安全服务器入侵与防御51、计算机网络安全防范技术的发展应用52、浅谈计算机网络安全问题及其对策53、计算机网络故障防范与处理54、浅谈计算机网络技术在期刊编辑中的应用55、网络资源在大学计算机教学中的运用研究56、云计算技术背景下的计算机网络安全存储系统设计与研究57、网络环境下计算机信息系统安全策略探析58、计算机网络可靠性提高方法研究59、计算机网络通信常见问题及管控措施探析60、计算机网络应用层存在的故障及排除对策中职计算机论文题目篇八1、浅淡中职计算机专业的电脑艺术设计教学2、运用信息化技术翻转中职计算机基础课堂教学的探索3、中职计算机翻转课堂的实践与反思4、慕课时代下中职计算机基础课程知识体系的构建5、以就业为导向的中职计算机课堂教学实践研究6、微课在中职“计算机应用基础”课程教学中的应用探讨7、基础迁移教学策略在中职计算机教学中的应用探讨8、关于微课应用于中职计算机教学中的若干思考9、利用微课提升中职计算机基础教学的有效性10、项目教学法在中职《计算机应用基础》课程教学中的应用研究11、翻转课堂在中职计算机应用基础教学中的尝试12、翻转理念与微课在中职计算机专业实训教学中的应用探索13、基于案例教学法的中职计算机教学研究14、中职计算机教学中分组协作式学习的应用浅探15、翻转课堂在中职计算机教学中的应用16、微课在中职计算机基础教学中的运用体会探讨17、微课在中职“计算机应用基础”课程教学中的应用分析18、中职计算机应用基础在翻转课堂模式下的教学实践19、浅谈微课对中职计算机应用基础课堂教学的影响20、微课在中职计算机课堂教学中的应用探究21、“微课”在中职计算机网络技术专业的应用22、微课在中《小编·》职计算机教学中的应用23、信息化教学模式在中职计算机课堂教学中的应用研究24、浅谈中职计算机教学中培养学生创新能力的方法25、探析“翻转课堂”教学模式在中职计算机教学中的运用26、探讨微课在中职计算机教学中的应用27、试分析中职计算机教学中微课的应用28、中职计算机专业实践教学问题与对策研究29、中职计算机教学中学生创新能力的培养30、浅谈基于微课的开放式教学模式在中职计算机专业中的探索与应用——以温州市职业中等专业学校为例31、项目教学法在中职计算机教学中的应用32、微课在中职“计算机网络基础”课程教学中的应用探讨33、微课在中职计算机专业课程教学中的应用探究——以Visual Basic程序设计课程为例34、提升中职计算机基础教育教学效果的探讨35、网络微课环境下的中职计算机Photoshop教学探究36、微课在特教中职计算机专业课程教学中的应用37、微课在中职“计算机应用基础”课程教学中的应用探讨38、行动导向教学法在中职计算机网络教学中的应用39、中职计算机基础课教学反思40、中职计算机教学中存在的问题及对策计算机硕士毕业论文题目篇九1、基于属性加密技术的云盘系统研究与实现2、基于CAD/CAE集成的笔记本显示器结构设计3、抗访问模式泄露的ORAM技术研究4、SDN网络的控制器部署和云存储分配问题研究5、基于新浪微博数据的处理与用户行为分析6、微博垃圾博主的行为分析与检测7、基于SSI框架的网站站长平台的设计与实现8、面向Web的漏洞聚合和管理工具的研究与实现9、面向产业链协同SaaS平台的数据分级加解密系统设计与实现10、面向汽车产业链协同SaaS平台的报表定制与管理系统研发11、图像型垃圾邮件检测机制与算法研究12、面向产业链协同SaaS平台的数据定制服务系统研究与实现13、基于CloudStack的两级资源调度算法研究14、基于Web技术的远程自动化系统的研究与开发15、基于云服务和人脸识别的在线组卷、考试和阅卷系统16、基于微信公众号的网络课程学习系统的设计与实现17、基于行为可信的物联网使用控制机制的研究18、云存储数据安全共享机制研究与实现19、基于SDN的数据中心流量工程研究20、云存储中多层次索引可搜索加密的研究与实现21、基于ARMCorte_-A9MPCore嵌入式多核操作系统内核研究与实现22、云存储中多维数据查询隐私保护的研究与应用23、云环境下基于身份的数据完整性证明的研究及应用24、面向异构众核处理器的图像半色调化并行算法研究25、基于SDN的多租户数据中心网络研究26、虚拟化数据中心的集群监控管理系统研究27、基于多VM迁移调度的云数据中心网络流量优化技术研究28、一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现29、固态硬盘存储管理及数据恢复探讨30、面向云存储的访问控制方法研究上面内容就是小编为您整理出来的9篇《计算机专业毕业论文题目参考》，能够帮助到您，是小编最开心的事情。
面向城市复杂环境的5G移动网络优化设计技术研究(论文)
面向城市复杂环境的5G移动网络优化设计技术研究摘要：随着我国社会的不断发展，信息化的普及，人们对于更加高速的移动通信需求也更加广泛。
移动通信已经从传统的2G网络发展到了如今比较火热的5G网络，并采用更先进的网络技术，同时5G移动网络其通信能力也变得更强，高带宽，带来了4K高清、甚至超高清视频体验；低时延，带来了身临其境的游戏体验感；大连接，带来了从人人互联到物物互联的转变。
借助5G网络三大特点，在金融、证券、旅游等各行各业将会获得更多的应用。
但是无线网络有其自身的短板，比如说受5G超高频段组网限制，使其穿透能力弱、绕射能力差，再加上小基站大范围的部署困难，楼宇等建筑结构复杂，在室内很容易出现深度覆盖不足，导致弱覆盖甚至无覆盖的现象。
为了有效的解决此类问题，很多通信学者、企业专家在相关探索后提出了很多5G移动网络的优化策略，基于此，本文主要讨论了在城市复杂通信网络的场景下，如何能够让多种不同的移动网络优化技术来实现复杂环境的无缝5G网络覆盖的具体策略。
关键词：5G；网络优化；覆盖增强；上行载波聚合；干扰控制引言：随着我国智能天线以及一些多输入多输出MIMO基带芯片的快速发展，促使我国5G移动网络的发展也更加如火如荼。
借助于5G移动网络，很多高科技产业已经开发出与5G相关的产品和生态链，促使移动多用户数据共享以及数据采集能力变得更强，在5G移动网络实际应用中，由于城市复杂多变的无线环境，会出现各种影响5G性能的因素，比如是否能在很小的范围之内承载上万甚至上亿、几十亿、几百亿个用户？如何穿透建筑物或者是地下室等满足深度覆盖要求的场景？为了能够让5G移动网络实现连续覆盖、无缝覆盖，必须要能够采取有效的措施解决5G发展中的难点，并实时的跟踪分析此类场景的5G网络信号强度，发现其中存在的弱覆盖点，使用户数据业务更加可靠连续。
一、城市复杂环境 5G 移动网络建设和应用现状（一)5G网络的部署根据国家对于5G网络建设部署要求，国内各家运营商已经开始大范围进行5G建设，前期在广州、上海以及北京等比较发达的城市，都已经部署完成5G实验网，在实验网的基础上完成商用前期的准备工作。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
同时，移动网络的性能指标繁多，属于高维数据对象。同时，并非所有指标之间都具有相关性，很多指标都是冗余的。如果每次都直接运用某一数据挖掘算法对如此高维的指标数据集进行挖掘，那么算法的时空效率及挖掘效果将大大降低。因此，在进行数据挖掘之前，采用某种算法对初始数据集进行预处理，从而达到数据降维的效果，为数据挖掘提供良好的数据集。
移动网络优化工作是指对正式投入运行的网络进行参数采集、数据分析，找出影响网络运行质量的原因并且通过参数调整和采取某些技术手段，使网络达到最佳运行状态，使现有网络资源获得最佳效益，同时也对网络今后的维护及规划建议提出合理建议。
移动网络优化涉及的技术领域有交换技术、无线技术、频率配置、切换和信令、话务统计分析等，是一项技术难度大、涉及范围广、人员素质要求较高的工作。同时，网络新功能的不断应用，用户数量的不断增加，网络设备的多样化，对网络优化人员的技术要求也相应地越来越高。然而，目前的网络优化工作，主要还是依赖于优化人员的经验来实施，而靠人工来对繁杂的网络数据进行及时的分析和对比，得出最优化的网络优化方案是不现实的。另外，优化人员往往借助于单一类型的网络数据来进行分析和对比，而不是根据所有与网络相关的数据（如话务统计数据、路测数据）得出网络优化方案，这显然有一定的缺陷性。
保持性能优化
影响呼叫保持性能的主要因素是掉话问题和语音质量问题。其中掉话问题优化包括非切换原因掉话优化、软切换原因掉话优化和硬切换原因掉话优化。在语音质量问题优化部分，本书主要讨论前反向FER问题优化。保持性能优化基本流程如下图所示：
无线资源利用率优化
根据对用户感知和网络性能指标影响的程度，无线资源利用率优化主要关注三项主要指标，即寻呼信道资源利用率、接入信道资源利用率以及业务信道资源利用率。通过对三项指标的分析和优化，制定实施方案。无线资源利用率优化基本流程如下所示：
网络优化是一个长期的过程，它贯穿于网络发展的全过程。只有不断提高网络的质量，才能获得移动用户的满意，吸引和发展更多的用户。在日常网络优化过程中，可以通过OMC统计和路测来发现问题，当然最通常的还是用户的反映。在网络性能经常性的跟踪检查中发现话务统计指标达不到要求、网络质量明显下降或用户的反映强烈、用户群改变或发生突变事件并对网络质量造成很大影响时、以及网络扩容后应对小区频率规划及容量进行核查等情况发生时，都要及时对网络进行优化。
2.2.3
根据全面细致的网络评估结果，开展无线覆盖优化、接续性能优化、保持性能优化、无线资源利用率优化和数据业务性能优化工作，全面提升网络质量和用户感知，输出各专项优化报告（含优化过程和典型案例）。
无线覆盖优化
无线网络覆盖优化是全网系统优化中的一个最重要的阶段和基础工作。为了全面提升网络的覆盖水平，实现最合理的基站布局、最小的干扰水平和最优的网络质量等目标，应进行完善的覆盖优化。无线覆盖优化重点是控制导频污染，改善弱覆盖问题和优化越区覆盖问题等。
2.2.4
系统网络优化完成后，应根据优化前制定的优化目标及时评估优化效果，提出网络性能进一步提升的建议，完成系统优化报告。系统优化报告涵盖无线网络系统优化工作的各项内容，包括网络评估报告、各专项优化报告、优化效果评估以及网络后续优化、建设方案等。
2.3
交ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ网络(核心网)优化的目的主要在于提高交换网络的整体性能，目标是为了努力达到或提高交换机和网络的各项指标，提高网络质量和系统运行稳定性，使局数据设置更为合理、规范，并从长远角度提出一些合理化建议。在对交换系统优化过程中，全面分析网络系统中的问题，寻找网络中可以进行优化的部分，并制定相应的工作流程采集数据，加以筛选并分析。交换网络优化并不是孤立的，需要无线优化的密切配合，两者之间相互影响，密不可分。随着3G网络发展，各种新业务纷纷上市，业务量也快速上升，全程全网保证数据业务的稳定和业务量的稳定将成为运营商关注的焦点，而核心网优化的重要性也将凸显出来。
移动网络优化包括无线网络优化和交换网络优化，但单纯的无线网络优化具有一定的局限性。例如，弱覆盖区域很难通过KPI统计或路测测试等无线分析手段发现，而进行大规模网络普查费时费力。若通过对交换网络各性能指标进行分析，同时与无线网络指标相结合，再进行无线网络和交换网络的综合分析，找出弱覆盖区域，就可通过无线手段对其加以优化。
无线网络系统优化工作是通过全面、系统的网络评估发现网络存在的主要问题，针对这些问题应用综合优化方法完成网络覆盖优化、接续性能优化、保持性能优化、资源利用率优化和数据业务性能优化，在短时间内快速、全面提升网络质量和用户感知，为市场发展提供必要保证，为工程建设提供网络规划依据。
本节重点介绍无线网络系统优化的工作步骤，具体如下：
2.3.2
呼叫接续时长关系到无线网、核心网两大方面，对于核心网方面，影响接续时长的因素主要有寻呼、主叫指配、被叫指配。
(1)对于寻呼因素，通过调整隐含位置登记、再寻呼次数、寻呼间隔等因素可以提高寻呼成功率。其中隐含位置登记对接续时长的影响很大，需要通过网优减少边界，还可以适当地增加VLR配置中的用户无访问去活时间，减少隐含位置登记呼叫的比例。
(2)采用寻呼优化提高寻呼成功率，通过优化寻呼间隔、系统的寻呼消息发送策略和修改SCI值、开通彩铃等实现。寻呼优化对于直接的接续时长没有什么影响，但是可以有效地减少寻呼不到的情况，例如当呼叫边界区与用户时，主叫用户在长时间等待后才接通或收听“无法接通”录音通知的情况会大大减少，因此用户感受度会有所改善。
基于相关性分析的交换网络指标体系构建
【摘要】
【关键字】
1.
移动通信网络是一个动态的网络，话务密度分布不均、频率资源紧张，网络配置未达最佳且长期处于不断变化之中，网络的服务质量不尽人意，巨额的投资并没有得到最佳的收益。所有移动运营商都不断地对网络进行维护、调整和优化、合理的配置网络参数，使网络达到最佳的运行状态。
在软交换构建的开放体系架构中，通过呼叫控制与媒体交换/承载的分离，实现了开放的分层架构，各层次网络单元通过标准协议互通，可以各自独立演进，以适应未来技术的发展。软交换主要包含两个层次：
媒体网关层：根据组网的位置，可分为接入媒体网关（提供接入适配功能）、中继媒体网关（提供与其他网络互通的媒体流转换功能）、资源媒体网关（提供特定媒体资源）。
2.2.1
在进行网络评估前，需要进行3方面的准备工作。首先需要对网络的基础性数据进行核查，包括基站/直放站基础数据核查和无线参数核查。在这些基础性数据准确的前提下，才能保证网络评估结果全面和准确。其次要对网络中存在的隐性故障进行排查，在保证网元硬件设备工作正常的前提下进行网络评估。
2.2.2
网络系统优化前需进行网络评估，强调从DT、CQT、MOS、网络性能统计指标、呼叫详细记录和用户投诉信息6个维度对无线网络覆盖水平、接续性能、保持性能、无线资源利用率、数据业务性能等进行客观评估，充分掌握无线网络整体运行状况，找出网络中存在的主要问题。针对发现的问题，制定优化方案和实施计划，明确无线网络系统优化目标。网络评估工作主要内容如下图所示：
呼叫控制层：由信令网关（提供中继信令SS7在IP网上的传输适配功能）和呼叫控制服务器（通过与信令网关和媒体网关的配合实现呼叫的建立、维持和释放控制功能）。
对于核心网的优化，主要通过信令监测分析，采集监测移动网主要接口的信令，包括MAP、CAP、BSSAP、TUP、ISUP等信令消息，及各类协议IP化后基于IP封装的协议消息。对其呼叫全程全网的分析，使网络优化工作不仅停留在无线网络部分和问题表相上，更能够深挖到全网各个环节，这将对问题的彻底解决起到更直接的支持保障作用。
在无线覆盖优化阶段，包括数据采集、问题分析、优化调整实施这三个部分。数据采集、问题分析、优化调整需要根据优化目标要求和实际优化现状，反复进行，直至满足优化目标。无线覆盖优化流程如下图所示：
接续性能优化
无线接通情况直接关系用户感知，因此要对接续性能进行重点优化，提高接通率，提升网络性能。接续性能优化基本流程如下图所示：
日益复杂的优化工作向优化工具提出了“智能化”的要求，数据挖掘技术脱颖而出，其通过对网络海量数据的挖掘与优化判别算法有机的关联在一起，将技术人员的优化逻辑判断程序化，找到网络问题并智能的给出最优化解决方案。
数据挖掘技术是近几年国内外迅速发展起来的一门交叉学科，涉及到数据库、统计学、人工智能和机器学习等多个学科，能够为决策者提供重要的、极有价值的信息或知识，从而产生不可估量的效益。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包含好几层含义：发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定问题的发现。数据挖掘使数据库技术进入一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递，提供科学决策依据。
目前，在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在银行、电信、保险、交通、零售等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现、移动通信网络优化等。其中，网络优化是数据挖掘技术应用的一个新领域。
数据业务性能优化
通过对CDMA 1X网络的数据业务性能进行优化，使网络在承载数据业务时，基于当前业务资源的条件下实现网络总的吞吐量最大化，同时使用户能够更及时的接入数据服务并获得满意且稳定的数据速率。
数据业务性能优化主要针对数据网络的关键性能指标呼叫建立成功率、掉话率以及数据速率指标进行优化。考虑到数据业务的特殊性，优化的重点集中在对数据速率的提升上。呼叫建立成功率和掉话率的优化手段大致与语音相同，在本章节不详细描述。通过分析导致数据业务性能指标差的因素后，提出相应的解决方案，方案实施后，对实施后的结果进行验证和评估，确认优化效果。