研究目的
探讨用于演进更智能异构网络基础设施和系统的最先进人工智能技术，重点关注自配置、自修复和自优化等研究问题。
研究成果
该论文得出结论：基于人工智能的技术能够通过自配置、自修复和自优化显著提升异构网络的性能与效率。同时，论文还指出了未来将人工智能与异构网络相结合的研究方向及面临的挑战。
研究不足
该论文并未开展新实验，而是对现有研究进行综述，因此可能未涵盖基于人工智能的异构网络中的所有最新进展或解决当前所有挑战。
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[IEEE 2019年第34届微电子技术与器件研讨会(SBMicro) - 巴西圣保罗(2019.8.26-2019.8.30)] 2019年第34届微电子技术与器件研讨会(SBMicro) - 分子束外延制备砷化镓太阳能电池的仿真与设计
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[IEEE 2019年第34届微电子技术与器件研讨会(SBMicro) - 巴西圣保罗(2019.8.26-2019.8.30)] 2019年第34届微电子技术与器件研讨会(SBMicro) - 分子束外延制备砷化镓太阳能电池的仿真与设计
DOI：10.1109/sbmicro.2019.8919412
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
近年来，随着互联网与移动通信产业的快速发展，移动网络系统在设计上呈现出基础设施更复杂、关联设备与资源更多样化、网络形态更动态化的特征。这类新兴的移动异构网络（HetNets）面临着大量技术挑战，核心在于如何对复杂系统资源进行高效组织、管理、维护与优化。特别是，学术界和产业界对基于人工智能（AI）技术（如机器学习、仿生算法、模糊神经网络等）部署更有效的解决方案表现出极大兴趣——因为AI技术能自然应对HetNets这类大规模复杂系统的问题，推动其向更智能、自动演进的方向发展。本文探讨了推动HetNets基础设施与系统智能化的前沿AI技术，分别聚焦自配置、自修复和自优化三大研究议题，并通过分析不同AI技术在解决HetNets各类问题时的优缺点，详细梳理了相关AI技术的分类体系。最后总结了开放性研究议题与待解挑战，可为未来研究工作提供指引。
作者：
XIAOFEI WANG，XIUHUA LI，VICTOR C. M. LEUNG
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