运营支撑系统标准现状和发展趋势

新一代电信运营商运营支撑系统中的客户服务  一、电信运营商的运营支撑系统  随着中国电信业逐步打破垄断,为国内的电信运营商提供了一个逐步市场化的合理竞争环境。同时,世界经济的全球化、市场的国际化和我国加入WTO步伐的加速,也要求国内的电信运营商在经营管理上向国外先进的电信运营商看齐,以迎接电信运营业的国际化竞争。国内、国际电信业的日益加剧的竞争态势,对国内电信运营商的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识,提出了严峻的 阅读详情

摘要:各种电信新技术不断出现,使得网络变革不断进行,从而使得电信运营企业的运营支撑系统面临架构调整和新系统的建设问题。在这种情况下,电信界对新一代的运营支撑系统标准的需求显得更加迫切。一些国际化标准研究组织,如国际电信联盟(ITU)在下一代网络(NGN)管理方面的研究、电信管理论坛(TMF)新一代运营系统和软件(NGOSS)方面的标准、中国通信标准协会(CCSA)在网络管理标准方面的研究等,均取得了实质性的进展。但现有的运营支撑系统仍面临着体系结构改进、支撑重心转移、客户需求导向、技术演进等方面的挑战。

关键词:新一代运营系统和软件;增强的电信运营图;标准

Abstract:The emerging of diversified new telecom technologies leads to continuous changing of telecom networks. Consequently, the operation support systems of telecom operation enterprises are facing structure adjustment and construction of new systems. In this situation, new generation operation support system standards are urgently required. Several standardization organizations have made substantial progresses in the study of the new generation standards, such as ITU′s study on NGN management, TMF′s on New Generation Operation System and Software (NGOSS) and CCSA′s on network management standards. However, the existing operation support systems are still confronted with architecture improvement, change of the focus of operation support, orientation of customers′ demands and technology evolution.

Key words: NGOSS; eTOM; standard 

      电信新技术,如各种数字用户线(xDSL)、无线局域网(WLAN)、第3代移动通信(3G)、下一代网络(NGN)、IP语音(VoIP)的飞速发展,给电信运营企业带来了新的商机也带来了网络变革的挑战。在网络变革的过程中,各大电信运营企业的运营支撑系统也同时面临着架构的调整和新系统的建设问题。建设好能适应新网络的运营支撑系统离不开规范、标准的指导,因此,目前在电信界对新一代的运营支撑系统标准的需求非常迫切。在这种形势下,一些国际电信标准研究组织十分活跃,相关领域的标准得到了快速发展。


1 国际电信联盟及其NGN管理标准
      长期以来,国际电信联盟(ITU)是主要的国际标准研究机构。在电信网络管理标准方面,ITU推出了有名的电信管理网(TMN)的系列标准。ITU-T设有多个研究组,如SG4、SG2、SG6、SG9、SG12、SG13、SG15、SG16、SG17、SG19等,研究网络管理专题。ITU-T的电信管理研究组(即SG4)作为网络管理标准的领导组,主要研究了TMN、网络管理原则、高层框架、网络管理功能、信息模型、接口等综合问题,对当时不同技术、不同厂家的电信网络和设备的融合管理做出了贡献。目前ITU也开始转变电信管理的研究模式,即从以前的单纯面向网络、面向设备、面向技术、从下至上的思维模式转变为面向电信企业运营、从上至下的思维模式。


      在这种转变的影响下,在电信网络管理方面ITU近年的研究重点之一转向了电信网络运营管理标准研究,目前最新成果是引入增强的电信运营图(eTOM)概念。ITU在电信网络管理方面的另一大研究重点就是下一代网络的管理。为了重点研究有关NGN的问题,ITU-T专门成立了下一代网络热点组(FGNGN),研究NGN专题,同时,在电信管理研究组中又新成立了下一代网络管理热点组(NGNMFG)研究有关NGN管理的问题。NGNMFG将按照高层要求→管理要求→管理原则及架构→协议无关接口规范→协议相关接口规范的先后顺序开发NGN管理标准。

      目前,在NGN管理方面的ITU标准分成4大类[1]:
      (1)专门针对NGN管理开发的标准,如Y.2001、Y.2011、M.3060等。其中,M.3060是2005年9月30日通过的最新关于NGN管理原则的ITU-T标准。该标准描述了NGN管理的要求、基本原则,并从业务流程、管理功能、管理信息、物理实现等不同视角描述了NGN管理架构及不同视角架构之间的相互关系。该标准是ITU-T中有关NGN管理的最基本、最重要的标准之一。

      (2)NGN管理所需遵循的通用的电信管理标准,如关于故障、配置、计费、性能、业务和功能域的标准,包括X.733.1、M.3016系列、M.3341、M.3350及M.3050等。并引用了因特网工程任务组(IETF)、信息结构标准推进组织(OASIS)相关标准。

      (3)有关NGN功能实体管理的标准,如传送层、业务层、用户设备(CPE)的管理,包括G.7718、Y.1709。这一类的标准更多地是引用电信管理论坛(TMF)、第3代移动通信合作计划(3GPP)的已有标准。

      (4)其他相关标准,如IETF RFC3444(即信息模型和数据模型的区别)。
在2005年—2008年新的研究期内,ITU在电信网络管理方面的研究重点还包括网络设备测试和维护标准制订、业务管理层和事务管理层的标准化工作等。

2 电信管理论坛及其新一代运营系统和软件
      TMF前身是网络管理论坛(NMF)。TMF曾致力于按TMN的框架规划进行电信运营支撑系统的规范开发、概念验证、示范项目实施工作,现在TMF主要围绕新一代运营系统和软件(NGOSS),在共享信息数据(SID)模型及组件化、产品化方面开展相关研究,并注重和业界的软件开发商、集成商等合作研究[2]。TMF目前在全球发展迅速,已在60多个国家有450多个成员单位,在中国已发展了17个成员单位。

      从体系结构上来看,NGOSS试图建立一种以组件为基础的分布式体系,定义关键的系统服务,支持信息和通信业所需的动态业务和运营管理[3]。分层的抽象活动使系统结构与技术无关,以便企业自由选择其适用的技术,并能应用今后出现的新技术。NGOSS的主要特征是以TMN的总体原则为指导,对电信运营企业进行合理的业务流程建模并采用软件组件技术。

      TMF已经于2005年7月正式发布了NGOSS5.0标准,核心包括4个方面:

企业流程框架,即eTOM,相关文档是GB921系列。
共享信息框架,即SID,相关文档是GB922系列。
电信应用框架,即电信应用图(TAM),相关文档是GB929。
系统集成框架,即技术无关体系框架(TNA),相关文档是TMF053系列标准。

      NGOSS5.0标准和以前正式发布的NGOSS4.0标准相比,主要变化体现在以下几个方面[4]:
      (1) eTOM已升级为5.0版本,主要变化包括对GB921D中的流程分解进行了更新,增加了GB921V对eTOM和IT基础架构库(ITIL)关系的描述,增加了GB921N。先前已被ITU正式采纳为M.3050标准的是eTOM4.5。

      (2)增加了GB929电信应用框架。电信应用框架描述了如何组织和划分实际的运营支持系统(OSS)。电信应用框架从服务管理与运营层、资源管理与运营层、客户关系管理层、供应商/合作伙伴关系管理层等不同层面描述了开通、保障、计费所对应的功能块。

      (3)增加了GB932和GB933文档,将NGOSS的SID模型和另一个组织——分布式管理任务组(DMTF)制订的公共信息模型(CIM)进行了物理和逻辑资源模型的比较以确保这两种信息模型能够协同工作。

3 国际其他组织及有关标准
      在3G网络及管理方面,国际上主流标准主要是由两个国际组织(3GPP和3GPP2)编写和制订。在3GPP的系列标准中,涉及3G网络运营方面的主要标准是负责业务系统方面的技术规范组(TSG-SA)制订12、32和52系列标准,其中在32.101标准中描述了电信管理方面的原则和高层需求。在3GPP2公布的标准中,业务和系统性能工作组(TSG-S)制订的S.R0017标准也对3G无线网络管理的高层需求做出了相应的描述。

      在NGN网络管理方面的国际组织还有欧洲电信标准协会(ETSI)。该组织中从事运营支撑系统标准研究的是ETSI TISPAN WG8。目前ETSI在下一代网络管理方面的最新标准是2005年9月底发布的TS188 001及TS188 003(关于NGN管理的OSS架构和要求),还有DTS08004、 DTS08006、 DTS08007、DTS08008。该组织为确立欧洲在全球下一代网络的多业务网络技术标准化工作中的主导地位起到了重要作用。此外,该组织还重点研究IP综合网管、跨专业管理等。

4 中国通信标准协会及其标准
      为借鉴ITU、TMF等国际标准化组织的成果和经验,推动中国先进成果的转化,结合中国国情有效指导国内电信行业的发展,2002年底中国通信标准协会(CCSA)成立。该组织得到了中国各大设备制造商、运营商、集成商、科研单位等的积极拥护和参与。CCSA现已正式加入全球标准合作(GSC)组织,成为其第10个伙伴组织。

      CCSA下共设有9个技术委员会。其中网络管理技术委员会(即TC7)主要研究网络管理与维护,对口研究ITU-T SG4研究组。TC7下设3个工作组,分别负责无线通信管理、传送与接入网管理及综合管理方面的标准研究。

      在无线通信管理方面,CCSA已制订出《第三代移动通信网网络管理技术规范》(包括总则、接口、配置资源模型、性能资源模型等)、《800 MHz CDMA数字蜂窝移动通信网网络管理接口技术要求》、《无线局域网(WLAN)网络管理系列技术规范》。2005年内完成《第三代移动通信服务开通系列规范》、《第三代移动通信网测试方法系列规范》、《第三代移动通信网(增强)系列规范》、《第三代移动通信网(UMTS)网络告警关联关系分析及告警与业务关系模型》。

      在传送与接入网管理方面,CCSA目前已开展了《WDM网络管理NML-EML接口规范》、《基于以太网方式的无源光网络(EPON)网络管理接口技术要求》、《DSL网络管理接口技术要求》、《基于SDH的MSTP网络管理技术要求》、《SDH网络EMS-NMS接口通用信息模型》等标准的制订,以上项目在2005年内完成。新开展的研究项目有《自动交换光网络(ASON)网络管理技术要求》。
在综合管理方面,CCSA在2005年内完成《软交换网网络管理系统技术要求——第1部分》、《基于IP的VPN网络管理系列规范》、《IP网络管理技术要求系列规范》、《基于IP网络的电视系统(IPTV)网络管理接口技术要求》。新提出的研究项目有《IPv6网络管理系统功能规范》、《光线路保护管理系统技术要求》。

5 运营支撑系统标准的发展趋势
      从当今网络管理标准或运营支撑系统标准的发展情况来看,具有以下明显的趋势:

      (1)TMN与NGOSS的融合。TMN与NGOSS是当今网络管理的两大框架体系。TMN采用“从下至上”的方式,即从底层网络和被管理网元的基本要求出发,逐步向上层演进,强调的是对专业技术网络和业务的管理;NGOSS采用的是“从上至下”的方式,即首先从企业的业务流程着手,再向下深入到系统的分布、集成与演进,更加强调端到端的运营管理支持,更能体现“以客户为中心”的现代运营原则。NGOSS中的eTOM已被ITU采纳,从这点上来看,TMN与NGOSS这两大运营支撑系统框架的融合已在逐步开展。

      (2)新技术网络管理。如NGN、IPv6网络、自动交换光网络(ASON)、3G、各种接入网络的管理。

      (3)客户SLA管理,包括SLA通用模版、各专网SLA的参数定义等。

      (4)端到端服务质量管理,包括各种探针、测量技术在端到端服务质量保证方面的应用。

      (5)各种框架体系下信息模型的融合。在TMF的GB932、GB933文档中就对TMF模型和DMTF制订的公共信息模型进行了初步的映射以确保这两种信息模型能够协同工作。而TMF网络管理信息模型如何与基于管理对象定义指南(GDMO)的ITU-T信息模型映射、互通甚至融合是未来运营支撑系统标准的研究方向之一。

      (6)运行商和客户、合作伙伴及其他运营商之间的接口的研究。

      (7)eTOM与ITIL的映射。ITIL由IT服务管理论坛(ITSMF)制订,它提供的是一套综合的一致的IT服务管理领域的最佳实践,使企业通过IT来提升效率。eTOM与ITIL研究的是不同领域的流程,但也存在很多重叠,比如在eTOM的开通、保障、计费部分的流程。随着网络技术的不断发展,未来的电信网络设备将更加智能化,更离不开计算机,如何管理好这些设备需要引进、借鉴ITIL这样的计算机管理最佳实践。在NGOSS5.0系列文档中的GB921V已将eTOM的第三层与ITIL的事件管理流程部分进行了映射。今后,有关eTOM与ITIL在服务支持与服务配置流程方面的映射还会进一步研究。

6 结束语
      在技术快速发展与运营竞争日益激烈的情况下,现有的运营支撑系统面临着体系结构改进、支撑重心转移、客户需求导向、技术演进等方面的挑战。加快相关标准的制订将有力地促进运营支撑系统的建设,从而使运营支撑系统更好地适应电信新技术的发展和电信运营的新特点。

BSS、OSS、MSS向何处去——电信转型时代的IT支撑系统  当前,面对用户需求的变化以及国家加快实施国民经济和社会信息化战略的形势,运营商按照原有的业务和服务模式将难以满足需求,从“提供单纯的通信服务”向提供“综合信息服务”的转型成为我国运营商的共同选择。然而在拓展新市场的过程中,运营商不仅要提供不同种类的业务,与此相配套地,还要提供不同的业务组合模式、计费模式、服务模式。这些均离不开IT支撑系统的支持。伴随电信业的快速成长,IT支撑系统得到了快速发 阅读详情

相关推荐

谁支撑?电信运营过程管理和OSS

传统的电信运营组织管理正面临着新的考验。国内几大电信运营商虽然运营组织结构上略有差异,但运营管理水平基本相同,在新的竞争环境下,管理水平先天不足的矛盾越来越严重,机构设置复杂臃肿、部门职能界限不清、业务管理交叉重复,已经给新业务的开展带来了重重的压力……   过程和过程管理   企业的日常工作是由一系列活动组成的。不同的行业会有不同的活动,相同行业的不同企业在活动的组成方面也会有各种差异。对于电信

Oracle Support Service 1940

构筑面向客户的电信运营支撑系统

一个成功的电信企业如何才能保持持续发展的能力?   虽然融资、并购、重组等体制改革是非常必要的手段,推动电信企业运营管理能力的提升更为重要。在电信业下一轮的竞争中,全面提升管理水平和运营能力是决定性因素(以前是更为重视网络容量和投资规模等因素)。对某些企业而言,网络的管理可能是纯粹的支出,而对电信运营商来说,网络管理就是业务本身。在某种程度上说,未来电信运营商取胜的法则不再是电信资源,而将是越来越

Oracle Support Service 2364

关于营运支撑系统(OSS)

OSS (Operations Support Systems,营运支持系统)泛指服务供应商(Service provider)专用的营运系统架构,通常包括了网络管理、帐务系统、客户信息等系统功能。 一般电信供应商的营运方式包括接收服务订单(take order)、递送服务申请(order Process)、提供服务、进行服务监控,以及计价等流程。 国际电信联盟(ITU)提出的电信管理网(TM

维仔的专栏 2086

物联网对运营支撑平台的三方面需求

物联网业务发展过程中,根据不同的应用场景、不同的操作对象、不同的应用方式对网络能力的需求也不尽相同,从而对运营商网络的影响也不尽相同,但是不同之中存在的共性,是建设物联网业务运营支撑平台的基本前提,主要可以分三个层面来描述现有物联网对运营支撑平台的要求。

penghaijun 2113

软件工程领域用户运营的用户运营服务标准化建设

在当今高度竞争的软件行业,用户运营已成为决定产品成功与否的关键因素。本文旨在为软件工程团队提供一套完整的用户运营服务标准化建设方法论,涵盖从概念到实施的全过程。研究范围包括但不限于SaaS产品、企业级软件和互联网应用的用户运营实践。本文首先介绍用户运营标准化的背景和基本概念,然后深入探讨核心架构和关键技术实现。接着通过实际案例展示标准化建设的应用效果,最后讨论未来发展趋势和挑战。用户运营(User Operation):通过系统化的方法和工具,提升用户活跃度、留存率和商业价值的过程。

软件工程实践的博客 830

基于自智网络的网络运营支撑系统智能化演进

网络运营支撑系统(OSS)是当前运营商通信网络数智转型的重要抓手,参考TM Forum的自智网络方法,结合IT领域的中台理念,通过业务和技术2个层面双轮驱动,以数字化转型和智能化提升为主要方向,确定集约的“平台+应用”OSS目标架构,分阶段整合原有分散的烟囱系统,推动网络智慧运营从信息化走向数字化、从自动化走向智能化,在实践中践行“数智强企”发展理念。在网络产品创新方面,通过业务的自动开通、网络的智能编排和智能管控等措施,为客户提供“零等待、零故障、零接触、零风险”的新体验和新价值。

罗伯特技术屋 479

三能一体运营体系助力政企支撑水平提升

本文介绍的内容主要围绕流程、工具、效能相关运营工作展开。

whalecloud的博客 1642

Bioinformatics2021 | FraGAT+:基于分子原始片段的多尺度图注意力机制的分子性质预测模型

Bioinformatics2021 | FraGAT:基于分子原始片段的多尺度图注意力机制的分子性质预测模型

justBeHerHero 2000

一文读懂BSS业务支撑系统:通信运营商的“运营中枢”

BSS业务支撑系统是通信运营商实现业务运营与客户服务的核心IT系统集群。它由计费系统、CRM、账务系统等模块组成,采用分层架构设计,实现业务全流程支撑。BSS系统具备三大核心价值:快速孵化新业务、提供全生命周期客户服务、保障营收稳定。在5G时代,BSS系统正向云原生、智能化方向升级,与AI、大数据等技术深度融合,持续赋能通信行业的数字化转型与创新发展。

yugangnj的博客 2151

DisplayPort 1.4数据扰码实战:16bit LFSR并行优化技巧(附Verilog代码)

本文深入探讨了DisplayPort 1.4协议中16bit数据扰码的并行化实现。针对高带宽视频传输需求,文章详细推导了16位LFSR(线性反馈移位寄存器)的单周期16步并行计算公式,并提供了可直接使用的Verilog代码,解决了传统8bit串行处理吞吐量不足的瓶颈,为高速接口设计提供了关键优化技巧。

y4z5a6b7的博客 259

大疆OcuSync vs 传统2.4GHz:深度拆解无人机图传射频模块的硬件差异

本文深度对比了大疆OcuSync与传统2.4GHz无人机图传射频模块的硬件差异,涵盖芯片组、天线系统、PCB设计、散热方案及生产测试等核心环节。重点解析OcuSync的全定制SoC芯片、智能MIMO天线阵列及精密PCB布局如何实现革命性性能提升,为无人机图传技术发展提供专业参考。

u5v6w7的博客 806

电信运营商IT系统建设概况

.IT基础架构 随着运营商业务的不bai断发展和3G业务的不断临近,以及从全面服务客户的角度出发,充分实现应用系统共享的需求越发明显,面向服务的架构(SOA)已成为使企业实现IT与业务紧密结合,提高业务流程灵活性,从而真正帮助企业快速响应外部变化,是企业发展、创新的重要IT工具。 (1)应用集成阶段 各运营商都在进行企业应用集成平台的建设,应用集成技术分为三个阶段: 第一阶段的应用集成技术是在中间件基础之上,发展丰富的连接与转换技术及全面的元数据(META DATA)管理与应用能力,解决信息共享与信息交换

slivelight的博客 2793

LAMMPS实战:如何用ReaxFF力场模拟碳氢化合物热解(附完整脚本)

本文提供了一份使用LAMMPS软件中ReaxFF反应力场模拟碳氢化合物热解过程的完整实战指南。内容涵盖从环境准备、力场参数选择、能量最小化,到升温恒温动力学模拟的完整脚本编写,并介绍了基于轨迹文件的产物分析方法,帮助计算化学与材料科学研究者快速上手这一关键的分子动力学仿真技术。

soda5的博客 1099

移动通信运营支撑系统建设探讨(转)

摘 要 介绍电信管理论坛TMF对电信运营支撑系统的定义以及国外电信运营公司运营支撑系统建设的模式;针对国内移动运营企业运营支撑系统建设现状,提出了存在和面临的问题以及发展方向。   关键词 移动 运营支撑 营业 计费 客户服务 ...

cuankuangzhong6373的博客 785

【Dify精讲】第2章:后端服务架构深度剖析

Dify后端采用Flask应用工厂模式实现模块化开发,通过蓝图架构将API分为控制台、Web应用和服务接口三大模块。其设计亮点包括:1) 应用工厂模式支持多环境配置和独立测试;2) 蓝图分层管理实现API模块化,各模块职责清晰;3) 严格遵循RESTful原则设计API接口;4) 使用Flask-RESTful扩展简化API开发。这种架构既保持了Flask的灵活性,又实现了企业级应用的可维护性,是Flask项目架构的优秀实践案例。

wiyi9891的专栏 2126

abaqus wcm插件下载_Abaqus随机短纤维增强复合材料建模插件

文末附Abaqus随机短纤维增强复合材料建模插件下载链接前言短纤维增强复合材料相对于长纤维增强复合材料来说更容易制备,且短纤维的填充性能略有改善,可制造复杂产品,广泛应用于车辆、航空航天、建筑等行业,对短纤维增强复合材料进行细观力学分析,可对其宏观力学性能进行预测、分析破坏机理等。接下来对随机短纤维增强复合材料建模插件进行介绍。NO.1 【算法简介】难点一:此插件核心在于判断生成的纤维是...

weixin_39974882的博客 2833

中国电信业运营支撑系统

中国电信业运营支撑系统 电信业务运营支持系统(BOSS),面对客户是统一的;面对电信运营商,它融合了业务支撑系统(BSS)与运营支撑系统(OSS),是一个综合的业务运营和管理平台,同时也是真正融合了传统IP数据业务与移动增值业务的综合管理平台。    OSS/BSS是电信运营商的一体化、信息资源共享的支持系统,它主要由网络管理、系统管理、计费、营业、账务和客户服务等部分组成,系统间通过统一的信

xymyeah 4953

Cadence SIP Layout 简单教程-第一章

以摄像头模组软硬结合板为例,描述layout的整个完整过程,从而掌握基本技能。 第一章 准备工作 第一节 原理图不用说layout前需要绘制原理图,原理图不在本文讨论范围内,所以列为准备工作。 需要特别说明的是,绘制原理的最终目的是导出网络表,网络表中的重要参数footprint是让layout软件选择正确封装的关键,所以这里讲解一下原理图设置footprint的位置。在原理图中双击零件,...

whp1920的博客 1万+

【数据标准】数据标准化-现状分析及评估

导读:企业开展数据标准化工作,首先要进行现状分析和评估,摸清现实情况和需求,为下一步的工作提供依据。该环节形成《现状调研报告》和《数据需求分析报告》。

求-是 986

【GitHub项目实战】OpenAvatarChat 搭建实时交互数字人

OpenAvatarChat 项目构建了一个集成语音识别、大语言模型、语音合成、表情驱动和实时通信于一体的虚拟人系统,具备本地优先、模块解耦、快速部署的特点。系统通过配置文件统一管理组件,支持多种组合方案,适用于低资源设备和私有化部署场景。配置逻辑清晰、模块职责明确,能快速启动并实现端到端语音交互流程,为多模态系统学习与实践提供了结构完整的工程参考。

Mr数据杨 2753

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

中国三大运营商支撑系统一览

2008-9-16 简要内容:中国移动运营支撑系统的代表是CMCCBOSS。NGBOSS:中国移动的NGBOSS规划已经全面展开,目前中国移动已经将NGBOSS分为8个课题,集团、省公司、厂商规划进行了许多探讨,对NGBOSS在中国移动的落地进行验证。   中国移动   中国移动运营支撑系统的代表是CMCCBOSS。2007年,中国移动于杭州举行的业务支撑工作会议对CM...

aijinpu4229的博客 1765

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

大型电信运营业务支撑系统安全评估方法

作者:刘雪勇  宋汇星摘 要:大型电信运营业务支撑系统(BOSS)有其独特的复杂性,集中化改造后,对BOSS系统的信息安全保障能力也提出了更高的要求,安全评估方面的考虑也越来越多。从管理和技术两个方面探讨了大型电信运营业务支撑系统的安全评估方法。  近年来,电信运营商为了满足不同层次的用户需求,不断地推出新业务和新服务,而业务、服务的增多往往意味着管理、协调等问题的增多。为了解决这些问题,国内的一

1526

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

电信行业:构建融合的运营支撑系统

当前,三大电信运营商同时进入了3G时代,面对日益激烈的市场竞争,企业现有的运营支撑系统或多或少地出现了一些不适应的现象,迫切需要融合,为新时期新战略的实施奠定基础。运营支撑系统主要的功能包括资源管理、网络管理、流程管理、运营分析...

856

地铁线网通信系统:支撑网络化运营的智能神经中枢

面对未来,推进传输、无线等技术的标准化与创新发展,坚持“统一规划、标准先行”的建设原则,并积极探索与云、AI、数字孪生等技术的融合,是建设安全、高效、绿色、智慧型城市轨道交通的必然路径。:在COCC侧,通过强大的数据集成与交换平台,将来自各线路信号系统(ATS)、综合监控系统(ISCS)、视频系统(CCTV)的异构数据进行标准化处理与融合,形成统一的运营态势图。:在突发事件时,集成并转发事发线路的视频、环境监控、语音通信至COCC,实现“一张图”指挥,并可通过线网广播、PIS进行统一信息发布。

matlab_python22的博客 1240

大数据运营管理中心总体架构和标准体系建设运营一体化方案WORD

将在收到信息后第一时间进行删除。参考资料来源网络,仅用于行业知识分享,供个人学习参考,不得作商业用途。

weixin_44094929的博客 1730

3G业务运营支撑系统BOSS规划方案

摘要 随着3G技术和相关业务的成熟,3G商用已被国内各大电信运营商提上了日程表。本文首先简单介绍了业务运营支撑系统的现状,描述了3G业务运营支撑系统的功能和3G业务运营支撑系统的建设原则,并提出3G业务运营支撑系统规划方案。     一、前言     面对即将来临的3G时代,除了关注通信网络技术的变化外,还应该考虑3G业务支撑系统的建设。业务支撑系统的建设要全局考虑业务需求和业务发展趋势,兼...

weixin_34318326的博客 405
上一篇: 重构(Refactoring)技巧读书笔记 之三
下一篇: 短信网关在短信信息服务中的作用
bulinner
博客等级 码龄22年 6粉丝 29原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值