專利名稱：一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)技術(shù)，尤其是涉及一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法。
背景技術(shù)：
隨著現(xiàn)代通信的不斷進(jìn)步，以TCP/IP網(wǎng)絡(luò)為核心的hternet取得了飛速的發(fā)展， TCP/IP網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)代通信中的實(shí)際應(yīng)用已經(jīng)創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。但是目前 的IP網(wǎng)絡(luò)并未完全完善，由于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大、網(wǎng)絡(luò)帶寬增加、復(fù)雜性不斷提高、網(wǎng)絡(luò)新業(yè)務(wù) 不斷出現(xiàn)，因此網(wǎng)絡(luò)的可靠性、穩(wěn)定性以及高效性等諸多性能方面的表現(xiàn)也被越來越多的 網(wǎng)絡(luò)使用者和網(wǎng)絡(luò)管理開發(fā)者所關(guān)注，人們對互連網(wǎng)絡(luò)的流量特征、性能特征、網(wǎng)絡(luò)行為模 型缺乏理解和精確描述的問題日益突出。同時(shí)，目前人們對于網(wǎng)絡(luò)較為深入的認(rèn)識(shí)只限于 網(wǎng)絡(luò)測量手段，嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)未來發(fā)展和有效利用，近些年來人們已經(jīng)從開始的IP網(wǎng)絡(luò) 普及建設(shè)，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐晕磥砀呒?、穩(wěn)定、可預(yù)測、可控的網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的最終目標(biāo)。IP 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析評價(jià)己經(jīng)成為一個(gè)獨(dú)立并且不可忽視的研究領(lǐng)域，并且從今后實(shí)際應(yīng)用的角 度將對網(wǎng)絡(luò)的完善和優(yōu)化起到重要的依據(jù)。在網(wǎng)絡(luò)傳輸中，需要確定網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的狀態(tài)，并且 在設(shè)計(jì)、維護(hù)、優(yōu)化類似的網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需要事先對目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)作性能評價(jià)。然而，目前的研究中尚不存在完善的IP網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量綜合評估方法，在對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的 評估基本是建立在各類網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)的評價(jià)、分析、綜合之上，沒有統(tǒng)一的模型標(biāo)準(zhǔn)，并且 缺乏對具體網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、用戶差異性的考慮，不能真實(shí)、全面地反映網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量情況。IETF和ITU -T建立了 IP網(wǎng)絡(luò)性能度量集，但未建立綜合評價(jià)模型。有的研究以網(wǎng)絡(luò)性能測量點(diǎn)評估 網(wǎng)絡(luò)，強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)集。還有的研究有分類的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和管理指標(biāo)，但指標(biāo)非常抽象， 缺乏定量分析。另外，一些學(xué)者嘗試運(yùn)用模糊評估的方法對IP網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)，但是 其網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量各指標(biāo)隸屬值的確定沒有統(tǒng)一、權(quán)威的方法。因此，建立一套可行、科學(xué)、實(shí)用、可信的網(wǎng)絡(luò)性能評價(jià)方法和體系，用于對網(wǎng)絡(luò)包 括安全性、穩(wěn)定型、實(shí)用型等進(jìn)行評估，對網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行評價(jià)，以便為用戶提供具有較高可 信度的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，為網(wǎng)絡(luò)維護(hù)、優(yōu)化提供支持和依據(jù)，就成為了一件非常有意義的事情。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種安全、穩(wěn)定、可靠，且評價(jià)準(zhǔn)確度高的網(wǎng)絡(luò) 質(zhì)量評價(jià)方法。本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法，其特征 在于包括以下步驟①采集網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)，并直接同步測量反映網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量 的性能指標(biāo)，將測得的性能指標(biāo)作為客觀評價(jià)數(shù)據(jù)；②對主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀評價(jià)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和標(biāo) 準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)，然后將標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于服務(wù) 器的數(shù)據(jù)庫中；③執(zhí)行主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程將標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)作為服務(wù) 器中預(yù)設(shè)的主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，將標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)作為服務(wù)器中預(yù)設(shè)的客觀 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，不斷調(diào) 整主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直至其穩(wěn)定為止，得到主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)，客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用 標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直至其穩(wěn)定為 止，得到客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)；④執(zhí)行主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共振學(xué)習(xí)，動(dòng)態(tài)融合過程主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客 觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)結(jié)束后，主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別利用主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù) 和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共振學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整主觀神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以充分融合主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)，得到 主客觀綜合評價(jià)結(jié)構(gòu)；⑤服務(wù)器將主客觀綜合評價(jià)結(jié)構(gòu)傳輸給各個(gè)客戶端；⑥采集客戶端的網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)，并直接同步測量反映 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的性能指標(biāo)，將測得的性能指標(biāo)作為客觀評價(jià)數(shù)據(jù)；⑦對主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀評價(jià)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和標(biāo) 準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)；⑧將標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)分別輸入到主客觀綜合評價(jià)結(jié) 構(gòu)中，獲取對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的主客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)。所述的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)為通過不同的網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)打分，由網(wǎng)絡(luò)用 戶的主觀感覺對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的優(yōu)劣做出的評定，評定的結(jié)果直接反映網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的 滿意程度。所述的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)為通過專業(yè)設(shè)備或方法直接測量得到的用于反映網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量 的各項(xiàng)性能指標(biāo)的數(shù)字化表示。所述的對主觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)的具體過程為 將以百分制分?jǐn)?shù)表示的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)直接歸一化到(0，1)區(qū)間內(nèi)，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)。所述的對客觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)的方式有兩 類第一類，利用韋伯一費(fèi)西納定律將客觀評價(jià)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用戶的主觀感覺量，記為S， S=KXlog (I)+C，其中，K為一常數(shù)，表示感知系數(shù)，I為客觀評價(jià)數(shù)據(jù)，C表示積分常數(shù)；再 將用戶的主觀感覺量S作為標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)；第二類，利用歸一化函數(shù)y=kx+b的數(shù) 學(xué)模型對客觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)y，其中，χ表示客觀評價(jià) 數(shù)據(jù)，k和b均為常數(shù)。所述的主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述的客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于服務(wù)器中預(yù)設(shè)的主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)分別利用主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整自身的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分 別得到主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)，然后主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過利 用主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行共振學(xué)習(xí)，使得主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀綜 合評價(jià)數(shù)據(jù)相互影響，動(dòng)態(tài)平衡，充分融合網(wǎng)絡(luò)用戶感知的主觀評價(jià)和性能指標(biāo)測量的客 觀評價(jià)，得到主客觀綜合評價(jià)結(jié)構(gòu)，再在客戶端利用該主客觀綜合評價(jià)結(jié)構(gòu)獲取對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的主客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)，這種評價(jià)方法將用戶對網(wǎng)絡(luò)的感知引入網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)中， 避免了單純考慮網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)情況下缺乏對不同網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、不同網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)的差異性分 析，有效降低了單獨(dú)地主觀評價(jià)或客觀評價(jià)的不確定性，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的全面、綜合評 價(jià)，提高了評價(jià)準(zhǔn)確度，為各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、用戶感知提供了有力依據(jù)，且安全、穩(wěn)定、可靠。


圖1為本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法的流程示意圖。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合附圖實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。本發(fā)明提出的一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法，其流程如圖1所示，其主要包括以下步驟 ①采集網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)，并直接同步測量反映網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的性能指標(biāo)，將測得的性能指標(biāo)作為客觀評價(jià)數(shù)據(jù)。②對主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀評價(jià)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù) 和標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)，然后將標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于 服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中。③執(zhí)行主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程將標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)作為 服務(wù)器中預(yù)設(shè)的主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，將標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)作為服務(wù)器中預(yù)設(shè)的 客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，不 斷調(diào)整主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直至其穩(wěn)定為止，得到主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)，客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 利用標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直至其穩(wěn) 定為止，得到客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)。在此，主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。④執(zhí)行主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共振學(xué)習(xí)，動(dòng)態(tài)融合過程主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)結(jié)束后，主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別利用主觀綜合評價(jià) 數(shù)據(jù)和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共振學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整主觀神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以充分融合主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)， 得到主客觀綜合評價(jià)結(jié)構(gòu)。⑤服務(wù)器將主客觀綜合評價(jià)結(jié)構(gòu)傳輸給各個(gè)客戶端。⑥采集客戶端的網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)，并直接同步測量 反映網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的性能指標(biāo)，將測得的性能指標(biāo)作為客觀評價(jià)數(shù)據(jù)。⑦對主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀評價(jià)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù) 和標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)。⑧將標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)分別輸入到主客觀綜合評 價(jià)結(jié)構(gòu)中，獲取對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的主客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)。在此具體實(shí)施例中，主觀評價(jià)數(shù)據(jù)為通過不同的網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)打 分，由網(wǎng)絡(luò)用戶的主觀感覺對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的優(yōu)劣做出的評定，評定的結(jié)果直接反映網(wǎng)絡(luò)用戶 對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的滿意程度；客觀評價(jià)數(shù)據(jù)為通過專業(yè)設(shè)備或方法(如Ping、泊松采樣測量工 具P0Sip，tracer0ute、T-racer0ute等)直接測量得到的用于反映網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的各項(xiàng)性能指標(biāo) 的數(shù)字化表示，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的性能指標(biāo)主要有連通性、吞吐量、帶寬、包轉(zhuǎn)發(fā)率、信道利用率、信道容量、帶寬利用率、包損失、包損失率、傳輸延時(shí)、延時(shí)抖動(dòng)等，根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用特 點(diǎn)，性能指標(biāo)可有不同的組合方式。在對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行主觀評價(jià)時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)用戶群的差異、地區(qū)差異以及各種網(wǎng)絡(luò) 業(yè)務(wù)的差別，網(wǎng)絡(luò)用戶對所使用的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的評價(jià)是不盡相同的，網(wǎng)絡(luò)用戶各自關(guān)注的網(wǎng) 絡(luò)表現(xiàn)也是不一樣的，例如，傳輸文件的網(wǎng)絡(luò)用戶更關(guān)心網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延等待時(shí)間；看視頻的網(wǎng) 絡(luò)用戶卻關(guān)心網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)狀況，延時(shí)是否嚴(yán)重和存在的時(shí)延抖動(dòng)。如何根據(jù)地區(qū)、應(yīng)用差異 采集主觀評價(jià)數(shù)據(jù)是進(jìn)行主觀評價(jià)的重要一環(huán)。首先，主觀評價(jià)指標(biāo)應(yīng)該是各類網(wǎng)絡(luò)性能 指標(biāo)的表面現(xiàn)象，應(yīng)遵循以下原則1)按地區(qū)分大類的時(shí)候，指標(biāo)應(yīng)當(dāng)盡可能全面，可包括 各種網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象，如頁面打開速度、收發(fā)郵件速度、上傳下載速度、在線視頻、在線游戲等，囊 括了各方面的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用；不同地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)用戶群也存在差異，針對現(xiàn)實(shí)情況，可在地區(qū)大類 下設(shè)不同網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的主觀評價(jià)指標(biāo)，這些指標(biāo)跟網(wǎng)絡(luò)用戶的網(wǎng)絡(luò)行為密切相關(guān)，如果用戶 是瀏覽網(wǎng)頁、看看新聞，則將側(cè)重于延時(shí)等待表現(xiàn)的評價(jià)，如果用戶在線看電影，則將偏重 于延時(shí)抖動(dòng)的評價(jià)；2)針對不同的網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，給出不同的主觀評價(jià)指標(biāo)供網(wǎng)絡(luò)用戶評分； 3)供網(wǎng)絡(luò)用戶評分的主觀評價(jià)指標(biāo)應(yīng)該注重人性化的設(shè)計(jì)，相互之間盡可能少的交叉。在此具體實(shí)施例中，對主觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)的 具體過程為采集到的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)是以百分制分?jǐn)?shù)表示的，因此將以百分制分?jǐn)?shù)表示的 主觀評價(jià)數(shù)據(jù)直接歸一化到(0，1)區(qū)間內(nèi)，就可得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)。在此具體實(shí)施例中，對客觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)的 方式有兩類第一類，利用韋伯——費(fèi)西納定律將客觀評價(jià)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用戶的主觀感覺量， 記為S，S=KXlog (I)+C，其中，K為一常數(shù)，表示感知系數(shù)，I為客觀評價(jià)數(shù)據(jù)，C表示積分 常數(shù)；再將用戶的主觀感覺量S作為標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)。如可以選一個(gè)用戶基本滿意、網(wǎng)絡(luò)狀況良好時(shí)刻的客觀指標(biāo)作為參照，例如若選 擇可用帶寬a作為基準(zhǔn)，測試中有可用帶寬b>a、c<a的數(shù)據(jù)，則根據(jù)韋伯——費(fèi)西納定律， Δ Sl=K (lg (b) -Ig (a))，Δ S2=K (lg(a) -Ig (c))，據(jù)此，可以將 b 預(yù)處理為 0. 5+ Δ Sl，將 c 預(yù) 處理為0. 5- Δ S2。在這里，可以將K值取為1，C的取值可以不做要求，因?yàn)樵陬A(yù)處理部分 C將被抵消掉。K值還可以根據(jù)不同的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)使用不同值來實(shí)現(xiàn)客觀評價(jià)數(shù)據(jù)的擬I=I O第二類，利用歸一化函數(shù)y=kx+b的數(shù)學(xué)模型對客觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo) 準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)y，其中，χ表示客觀評價(jià)數(shù)據(jù)，k和b均為常數(shù)，在此k和b因網(wǎng)絡(luò)性 能指標(biāo)的不同而有所不同，因此在實(shí)際應(yīng)用過程中由實(shí)際情況而選定。該類預(yù)處理方式運(yùn)用了一次函數(shù)，以包延時(shí)為例，若規(guī)定延時(shí)IOOms及以上是0， 延遲IOms及以下是1，評價(jià)分?jǐn)?shù)隨著延時(shí)的遞增而線性減小，選用y=kx+b的數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)， 可得到100k+b=0，10k+b=l，從而可以得到k= 一 1/90，b=10/9，最終確定客觀評價(jià)的歸一 化函數(shù)為 y= - (1/90) x+10/9, (10 ^ χ ^ 100)。
權(quán)利要求
1.一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于包括以下步驟①采集網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)，并直接同步測量反映網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量 的性能指標(biāo)，將測得的性能指標(biāo)作為客觀評價(jià)數(shù)據(jù)；②對主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀評價(jià)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和標(biāo) 準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)，然后將標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于服務(wù) 器的數(shù)據(jù)庫中；③執(zhí)行主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程將標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)作為服務(wù) 器中預(yù)設(shè)的主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，將標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)作為服務(wù)器中預(yù)設(shè)的客觀 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，不斷調(diào) 整主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直至其穩(wěn)定為止，得到主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)，客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用 標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直至其穩(wěn)定為 止，得到客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)；④執(zhí)行主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共振學(xué)習(xí)，動(dòng)態(tài)融合過程主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客 觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)結(jié)束后，主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別利用主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù) 和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共振學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整主觀神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以充分融合主觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)，得到 主客觀綜合評價(jià)結(jié)構(gòu)；⑤服務(wù)器將主客觀綜合評價(jià)結(jié)構(gòu)傳輸給各個(gè)客戶端；⑥采集客戶端的網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)，并直接同步測量反映 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的性能指標(biāo)，將測得的性能指標(biāo)作為客觀評價(jià)數(shù)據(jù)；⑦對主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和客觀評價(jià)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和標(biāo) 準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)；⑧將標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)分別輸入到主客觀綜合評價(jià)結(jié) 構(gòu)中，獲取對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的主客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于所述的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)為 通過不同的網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)打分，由網(wǎng)絡(luò)用戶的主觀感覺對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的優(yōu)劣 做出的評定，評定的結(jié)果直接反映網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的滿意程度。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于所述的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)為 通過專業(yè)設(shè)備或方法直接測量得到的用于反映網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的各項(xiàng)性能指標(biāo)的數(shù)字化表示。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于所述的對 主觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)的具體過程為將以百分制分?jǐn)?shù)表 示的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)直接歸一化到(0，1)區(qū)間內(nèi)，得到標(biāo)準(zhǔn)化的主觀評價(jià)數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于所述的對客觀評價(jià)數(shù)據(jù) 進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)的方式有兩類第一類，利用韋伯——費(fèi)西納定律 將客觀評價(jià)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用戶的主觀感覺量，記為S，S=KXlog (I)+C，其中，K為一常數(shù)，表 示感知系數(shù)，I為客觀評價(jià)數(shù)據(jù)，C表示積分常數(shù)；再將用戶的主觀感覺量S作為標(biāo)準(zhǔn)化的 客觀評價(jià)數(shù)據(jù)；第二類，利用歸一化函數(shù)y=kx+b的數(shù)學(xué)模型對客觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理， 得到標(biāo)準(zhǔn)化的客觀評價(jià)數(shù)據(jù)y，其中，χ表示客觀評價(jià)數(shù)據(jù)，k和b均為常數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于所述的主觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述的客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)方法，優(yōu)點(diǎn)在于服務(wù)器中預(yù)設(shè)的主觀和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別利用主觀和客觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，得到主觀和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)，然后主觀和客觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用主觀和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行共振學(xué)習(xí)，使得主觀和客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)相互影響，得到主客觀綜合評價(jià)結(jié)構(gòu)，再在客戶端利用該主客觀綜合評價(jià)結(jié)構(gòu)獲取對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的主客觀綜合評價(jià)數(shù)據(jù)，這種評價(jià)方法將用戶對網(wǎng)絡(luò)的感知引入網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價(jià)中，避免了單純考慮網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)情況下缺乏對不同網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、不同網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)的差異性分析，降低了單獨(dú)地主觀或客觀評價(jià)的不確定性，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的全面、綜合評價(jià)，提高了評價(jià)準(zhǔn)確度，為各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、用戶感知提供了有力依據(jù)。
文檔編號H04L12/24GK102055613SQ20101058653
公開日2011年5月11日 申請日期2010年12月13日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月13日
發(fā)明者葉慶衛(wèi), 周宇, 周紅瓊, 王曉東 申請人:寧波大學(xué)