[发明专利]一种基于机器学习的网络连接速度预测方法无效
| 申请号： | 200910102126.9 | 申请日： | 2009-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN101634995A | 公开（公告）日： | 2010-01-27 |
| 发明（设计）人： | 徐颂华;江浩;金涛;刘智满;潘云鹤 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/08;H04L12/26 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人： | 张法高 |
| 地址： | 310027*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的网络连接速度预测方法。该方法包括以下步骤：1)利用自定义浏览器，记录用户与浏览过的网站的连接速度，作为训练集和测试集；2)利用获得的网站连接速度，使用神经网络训练并预测该用户与训练集中各网站的连接速度；3)根据所有神经网络的预测误差减小状况，或者执行步骤4)，或者将训练集分成更小的训练集并对每个训练集返回执行步骤2)；4)使用一个决策树测试神经网络的预测性能；5)使用决策树和神经网络，预测用户与未知网站的连接速度。本发明利用人工智能技术，应用机器学习方法来预测用户与各个网站的连接速度，提升评估网络状况的精准度，充分利用到用户带宽，为用户提供更好的互联网体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 网络 连接 速度 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的网络连接速度预测方法，其特征在于包括以下步骤：1)利用自定义浏览器，记录用户浏览过的网站连接速度，作为训练集和测试集；2)利用获得的网站连接速度，使用神经网络训练并预测用户与训练集中各网站的连接速度；3)根据神经网络的预测误差减小状况，或者执行步骤4)，或者将训练集分成更小的训练集并对每个训练集返回执行步骤2)；4)使用决策树测试神经网络的预测性能；5)使用决策树和神经网络，预测用户与任何未知网站的连接速度。
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