动态适应光网络故障检测中的概念漂移，性能提升70%。

Experimental Demonstration of Online Learning-Based Concept Drift Adaptation for Failure Detection in Optical Networks

• 采用在线学习实时调整故障检测模型，应对数据分布变化。
• 相比传统静态模型，检测性能最高提升70%，延迟极低。
• 适合需要持续稳定监测的工业级光网络系统运维。

我们提出一种基于在线学习的概念漂移自适应方法，用于光网络故障检测，在保持低延迟的同时，相较于传统静态模型，性能最高提升70%。

原文摘要 · Abstract (English)

We present a novel online learning-based approach for concept drift adaptation in optical network failure detection, achieving up to a 70% improvement in performance over conventional static models while maintaining low latency.

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