[发明专利]一种网络质量评价方法无效

专利信息
申请号: 201010586531.5 申请日: 2010-12-13
公开(公告)号: CN102055613A 公开(公告)日: 2011-05-11
发明(设计)人: 周宇;周红琼;叶庆卫;王晓东 申请(专利权)人: 宁波大学
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24
代理公司: 宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙) 33226 代理人: 程晓明
地址: 315211 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种网络质量评价方法,优点在于服务器中预设的主观和客观神经网络分别利用主观和客观评价数据进行自适应学习,得到主观和客观综合评价数据,然后主观和客观神经网络利用主观和客观综合评价数据进行共振学习,使得主观和客观综合评价数据相互影响,得到主客观综合评价结构,再在客户端利用该主客观综合评价结构获取对当前网络质量的主客观综合评价数据,这种评价方法将用户对网络的感知引入网络质量评价中,避免了单纯考虑网络性能指标情况下缺乏对不同网络应用、不同网络覆盖区的差异性分析,降低了单独地主观或客观评价的不确定性,实现了网络质量的全面、综合评价,提高了评价准确度,为各种网络应用、用户感知提供了有力依据。
搜索关键词: 一种 网络 质量 评价 方法
【主权项】:
一种网络质量评价方法,其特征在于包括以下步骤:①采集网络用户对网络质量进行评价的主观评价数据,并直接同步测量反映网络质量的性能指标,将测得的性能指标作为客观评价数据;②对主观评价数据和客观评价数据分别进行预处理,得到标准化的主观评价数据和标准化的客观评价数据,然后将标准化的主观评价数据和标准化的客观评价数据存储于服务器的数据库中;③执行主观神经网络和客观神经网络的训练过程:将标准化的主观评价数据作为服务器中预设的主观神经网络的训练样本,将标准化的客观评价数据作为服务器中预设的客观神经网络的训练样本,主观神经网络利用标准化的主观评价数据进行自适应学习,不断调整主观神经网络的网络结构直至其稳定为止,得到主观综合评价数据,客观神经网络利用标准化的客观评价数据进行自适应学习,不断调整客观神经网络的网络结构直至其稳定为止,得到客观综合评价数据;④执行主观神经网络和客观神经网络的共振学习,动态融合过程:主观神经网络和客观神经网络自适应学习结束后,主观神经网络和客观神经网络分别利用主观综合评价数据和客观综合评价数据进行主观神经网络和客观神经网络的共振学习,不断调整主观神经网络和客观神经网络的网络结构,以充分融合主观综合评价数据和客观综合评价数据,得到主客观综合评价结构;⑤服务器将主客观综合评价结构传输给各个客户端;⑥采集客户端的网络用户对网络质量进行评价的主观评价数据,并直接同步测量反映网络质量的性能指标,将测得的性能指标作为客观评价数据;⑦对主观评价数据和客观评价数据分别进行预处理,得到标准化的主观评价数据和标准化的客观评价数据;⑧将标准化的主观评价数据和标准化的客观评价数据分别输入到主客观综合评价结构中,获取对当前网络质量的主客观综合评价数据。
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