基于DeepSeek的无线干扰优化智能体研究与应用
胡海洋
邱伟娜
尹嘉峥
蒋丽萍
中国移动山东公司,山东济南 250001
摘要：随着移动网络规模的壮大,无线通信环境日益复杂,频繁的干扰问题对网络质量与用户体验构成严峻挑战.为此,提出一种基于"机器学习算法+双DeepSeek大模型"的协同干扰优化智能体,通过DeepSeek R1复杂推理模型与DeepSeek V3快速判别模型的分工协作,结合机器学习算法,形成端到端自闭环运维能力.实践表明,该智能体显著提升了干扰处理的准确率与效率,实现降本增效,并充分验证了"专业知识+AI大模型+智能体架构"的网络运维新模式.
关键词：无线干扰DeepSeek干扰定位DBSCAN机器学习参数优化
论文发表日期：2026-03-30
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 24-28 )