[发明专利]基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统有效
申请号: | 201410626342.4 | 申请日: | 2014-11-07 |
公开(公告)号: | CN104301916B | 公开(公告)日: | 2018-01-02 |
发明(设计)人: | 丁飞;宋爱国 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | H04W24/02 | 分类号: | H04W24/02;H04W24/08;H04W24/10 |
代理公司: | 江苏永衡昭辉律师事务所32250 | 代理人: | 王斌 |
地址: | 210096*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 基于移动智能终端通用插件的测试优化方法、装置及系统,本发明公开一种基于移动智能终端通用插件的测试优化方法,包括在启动任一应用程序App时,调用集成进该APP的通用插件;通过调用的通用插件采集无线网络的网络信息和终端用户感知信息;根据采集的网络信息和终端用户感知信息优化无线网络的配置。本发明公开的无线网络优化测试方法及装置能够实现“从终端看网络”,同时支持任何第三方应用软件的集成开发,使得终端用户无需进行专属应用软件的安装,并且能够提供便捷、通用、灵活的用户投诉渠道,形成多渠道网络感知数据获取手段。 | ||
搜索关键词: | 基于 移动 智能 终端 通用 插件 测试 优化 方法 装置 系统 | ||
【主权项】:
一种基于移动智能终端通用插件的测试优化方法,其特征在于,包括:在启动任一应用程序App时,调用集成进该APP的通用插件;通过调用的通用插件采集无线网络的网络信息和终端用户感知信息;根据采集的网络信息和终端用户感知信息优化无线网络的配置;所述通过调用的通用插件采集无线网络的网络信息和终端用户感知信息,包括如下步骤之一:通用插件的配置;通用插件的运行;当调用的通用插件为两个以上时,所述通用插件的数据融合;对各通用插件的客户感知数据处理;将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器;所述通用插件的配置步骤进一步包括:启动Android项目,打开软件项目工程;在当前项目以引用库的形式增加MCEB库文件;在启动的项目工程中,更新AndroidManifest.xml配置文件,将MCEB库中的AndroidManifest.xml配置文件中的Application元素里的所有内容合并到项目AndroidManifest.xml配置文件中,所述Application元素中的内容包括<Activity参数,Service参数,Receiver参数>,再将MCEB库中AndroidManifest.xml配置文件中所需uses‑permission用户权限合并到该项目工程中;在该项目工程的继承Application元素里,在onCreate方法中添加并启动服务;启动Activity参数入口;所述通用插件的运行步骤进一步包括:启动第三方业务APP软件;在该第三方APP软件中调用并启动通用插件;通用插件启动后先进行应用鉴权,鉴权通过的通过插件可正常运行;首次启动的通用插件在插件功能运行时,需至配置服务器获取相关通用插件的工作配置参量,所述配置参数获取到后所述服务器自动完成对该通用插件工作状态的更新,否则直接进入步骤305;通用插件后台运行并进行客户感知数据获取;所述将移动智能接收的用户操作的一键投诉处理数据上传至服务器,进一步包括:通过MCEP查看用户通过MCEB一键投诉上报的网络问题,支持数据在线查看及GIS服务;根据MCEB上报的数据进行判断是否可直接完成投诉处理;通过MCEP操作界面将用户投诉处理内容进行处理的结果直接反馈至用户;根据MCEB上报的数据无法直接完成投诉处理,则将用户投诉工单反馈至上级进行投诉二次处理;进行用户投诉二次处理分析,并反馈获得的分析结果;进一步地,所述通用插件的数据融合步骤包括:设通用插件获取n个数据的方差分别为目标估计客户感知真值为X,通用插件获取的各客户感知数据值分别为X1,X2,…,Xn,并且彼此互相独立,客户感知数据的迭代因子分别为W1,W2,…,Wn,则融合值和迭代因子满足如下:X^=Σi=1nWiXi---(1)]]>Σi=1nWi=1---(2)]]>总均方误差为:σ2=E[(X-X^)2]=E[Σi=1nWi2(X-Xi)2+2Σi=1,j=1,i≠jnWiWj(X-Xi)(X-Xj)]]]>因为X1,X2,…,Xn彼此独立,且为X的无偏估计,则E[(X‑Xi)(X‑Xj)]=0,因此得到:σ2=E[Σi=1nWi2(X-Xi)2]=Σi=1nWi2σi2---(3)]]>接着,根据多元函数求极值,得到,Wi*=1/Σi=1n1σi2---(4)]]>因此,所对应的最小均方误差为:σmin2=1/Σi=1n1σi2---(5)]]>根据插件在某一时刻的客户感知值进行估计,当估计真值X为常量时,则可根据标准插件历史数据的均值进行估计,设:X‾i(k)=1kΣi=1kXi,(i=1,2,L,n)---(6)]]>此时估计值为,X‾^=Σi=1nWiX‾i(k)---(7)]]>总均方差误差为:σ‾2=E[(X-X‾^)2]---(8)]]>同理可得,σ‾2=1kΣi=1nWiσi2---(9)]]>因此,当最小时所对应的最优迭代因子W′p仍然满足式(4),此时所对应的最小均方误差为:σ‾min2=1/(kΣi=1n1σi2)---(10).]]>
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