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基于决策树的GSM网络优化专家系统
随着移动电话和互联网技术的快速发展，无论是在城市还是农村，GSM网络已经成为了现代社会中不可或缺的通讯工具，已成为现代社会中通讯的主要方式，在如此重要的通讯网络建设和优化中，涉及众多的技术知识和决策因素。因此，基于决策树的GSM网络优化专家系统崭新诞生。
GSM网络通常使用昂贵的测量系统进行优化，这些系统是由工程师进行操作的。本文旨在提出一种基于决策树的GSM网络优化专家系统，以减轻从事建设及运维的工程师的压力和工作负荷，由此提高通信网络的效率和可靠性。
基于决策树的GSM网络优化专家系统是一个计算机程序，该程序基于GSM网络的特征和经验知识，并利用数据挖掘和机器学习技术，通过分析网络中的数据，学习优化决策和评估网络性能。算法通过自动化处理大量数据，建立基于决策树的模型来配对信号强度、信道质量、容量和连接等多个网络参数和问题，从而为工程师提供指导性的建议，去解决GSM网络建设及运维过程中的各种问题。
基于决策树的GSM网络优化专家系统会首先对网络质量和性能进行评估，并给出对应的建议，网络质量和性能的评估主要根据网络质量指标，例如信号质量，数据传输速度，呼叫接通率等。基于决策树的GSM网络优化专家系统将收集这些指标并将它们与优化模型对比，查找模型中的性能问题和改进空间。如果出现了性能问题，专家系统会很快为网络提供解决方案，从而提高网络性能。
专家系统的优点在于，从事城市通信，农村通信和复杂环节网络运维的工程师可以快速地得到建议，可以减少网络操作中的人工错误，减少赔偿账单等风险。同时还可以快速发现并解决网络问题，节省时间和成本，并提高运营商的财务状况。
尽管基于决策树的GSM网络优化专家系统是一种相对较新的技术，但它已经迅速发展，并获得了广泛的应用。它为通信运营商、网络工程师以及其他IT专业人员提供了更高效、更经济的工具，以便于对GSM网络进行优化和维护。未来，它还将会与其它技术，如大数据和云计算，相结合，为通信业带来更多的效益和成果。基于决策树的GSM网络优化专家系统将会成为未来GSM网络维护和优化的核心工具之一。