WO2023030607 - PREDICTION OF QOS OF COMMUNICATION SERVICE
National phase entry:
Publication Number
WO/2023/030607
Publication Date
09.03.2023
International Application No.
PCT/EP2021/073929
International Filing Date
31.08.2021
Title **
[English]
PREDICTION OF QOS OF COMMUNICATION SERVICE
[French]
PRÉDICTION DE LA QUALITÉ DE SERVICE (QOS) D'UN SERVICE DE COMMUNICATION
Applicants **
ROBERT BOSCH GMBH
Postfach 30 02 20
70442 Stuttgart, DE
Inventors
TCHOUANKEM, Hugues Narcisse
Im Dorffeld 20a
30966 Hemmingen, DE
STARK, Maximilian
Sierichstrasse 71
22301 Hamburg, DE
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
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| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
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International Searching Authority |
EPO
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Translation |
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Recalculate
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1037 | |
| EPO | Filing, Examination | 4635 | |
| Japan | Filing | 594 | |
| South Korea | Filing | 482 | |
| USA | Filing, Examination | 2710 |
Total: 9458 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
According to a general aspect, the present disclosure relates to a method for predicting a quality of service (QoS) of a communication service. The method includes receiving data for predicting the quality of service of the communication service and processing the data for predicting the quality of service of the communication service by a hybrid machine learning model to generate a prediction of the quality of service (QoS) of the communication service. The hybrid machine-learning model includes a first module configured to determine and/or predict one or more characteristics of the communication service. The first module encodes expert knowledge concerning the communication service in an algorithm configured to determine and/or predict the one or more characteristics of the communication module. The hybrid machine-learning model further includes a trained second module coupled to the first module, the trained second module receiving data from the first module and/or providing data to the first module for predicting of the quality of service (QoS) of the communication service.[French]
Selon un aspect général, la présente invention concerne un procédé de prédiction d'une qualité de service (QoS) d'un service de communication. Le procédé comprend la réception de données pour prédire la qualité de service du service de communication et le traitement des données pour prédire la qualité de service du service de communication par un modèle d'apprentissage machine hybride pour générer une prédiction de la qualité de service (QoS) du service de communication. Le modèle d'apprentissage automatique hybride comprend un premier module conçu pour déterminer et/ou prédire une ou plusieurs caractéristiques du service de communication. Le premier module code des connaissances d'expert concernant le service de communication dans un algorithme conçu pour déterminer et/ou prédire la ou les caractéristiques du module de communication. Le modèle d'apprentissage automatique hybride comprend en outre un second module entraîné couplé au premier module, le second module entraîné recevant des données du premier module et/ou fournissant des données au premier module pour prédire la qualité de service (QoS) du service de communication.