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申请/专利权人：中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团有限公司;中国移动(浙江)创新研究院有限公司;浙江移动信息系统集成有限公司

摘要：本申请公开了一种PON拓扑结构预测模型训练、PON拓扑结构预测方法。所述方法包括：获取第一训练样本集，所述第一训练样本集包括第一正样本和第一负样本；所述第一正样本为目标光ONU的光功率数据、所述目标ONU对应的第一二级分光器连接的多个ONU的光功率数据，所述第二负样本为所述目标ONU的光功率数据、所述目标ONU对应的第二二级分光器连接的多个ONU的光功率数据；根据所述第一训练样本集对待训练深度学习模型进行训练，得到PON拓扑结构预测模型，所述PON拓扑结构预测模型用于预测目标ONU与目标二级分光器是否连接；所述待训练深度学习模型中的特征提取器为基于对比学习算法训练得到的，用于生成ONU嵌入特征。

主权项：1.一种无源光网络PON拓扑结构预测模型训练方法，其特征在于，包括：获取第一训练样本集，所述第一训练样本集包括第一正样本和第一负样本；所述第一正样本为目标光网络单元ONU的光功率数据、所述目标ONU对应的第一二级分光器连接的多个ONU的光功率数据，所述第二负样本为所述目标ONU的光功率数据、所述目标ONU对应的第二二级分光器连接的多个ONU的光功率数据；根据所述第一训练样本集对待训练深度学习模型进行训练，得到PON拓扑结构预测模型，所述PON拓扑结构预测模型用于预测目标ONU与目标二级分光器是否连接；所述待训练深度学习模型中的特征提取器为基于对比学习算法训练得到的，用于生成ONU嵌入特征；其中，所述第一二级分光器为基于系统中登记的PON拓扑结构数据得到的、与所述目标ONU连接的二级分光器，所述第二二级分光器为基于所述PON拓扑结构数据得到的、除了所述第一二级分光器之外的任意一个二级分光器，所述目标ONU为所述PON拓扑结构数据中多个ONU中任意一个ONU，所述目标二级分光器为所述目标ONU对应的第一二级分光器或所述目标ONU对应的第二二级分光器。

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