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摘要 - 电信网络的复杂性日益增加，突显了对强大的网络管理框架的需求。这样的框架就是FCAP，它涵盖了广泛的功能，包括故障管理，配置管理，会计管理，绩效管理和安全管理。为了有效地解决现代网络的复杂性，人工智能（AI）技术的集成，尤其是机器学习（ML）和机器推理（MR），已成为FCAPS中的关键策略。ML为网络提供了数据驱动的算法，以识别模式并做出明智的预测，而MR专注于开发可理解的AI系统，这些系统可以根据明确的知识得出结论。在本文中，我们探讨了MR及其在FCAP中的使用范围。首先，我们介绍了FCAPS框架的概述，包括对FCAPS级别的分类。然后，我们提供了MR方法的新颖分类法，介绍了传统和高级MR。接下来，我们审查MR技术，以解决FCAP中新兴问题的问题。最后，我们讨论了对6G网络进行进一步研究的开放问题和未来方向。
向超越5G网络管理增强
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