[发明专利]基于深度神经网络的服务质量预测方法及其系统有效
| 申请号： | 201910671422.4 | 申请日： | 2019-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN110460463B | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 李秉卓;叶春杨;周辉 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 赵蕊红 |
| 地址： | 570228 海*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的服务质量预测方法及其系统，涉及网络服务技术领域。该方法包括以下步骤：输入请求上下文变量信息，并通过实体表达矩阵在编码模块进行编码，以得到嵌入式请求矩阵；将经过编码的所述上下文变量信息进行压缩并进行特征提取，以得到所述请求上下文变量信息的按照时序的嵌入式请求矢量；根据所述时序依次输入所述嵌入式请求矢量至LSTM网络模块，以输出所述深度神经网络对下一次输入请求上下文变量信息的预测数据信息；对所述预测数据信息进行感知，以得到解码后的所述预测数据信息，将所述解码后的所述预测数据信息还原为服务质量数据并输出。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 服务质量 预测 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的服务质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n输入请求上下文变量信息，并通过实体表达矩阵在编码模块进行编码，以得到嵌入式请求矩阵；/n将经过编码的所述上下文变量信息进行压缩并进行特征提取，以得到所述请求上下文变量信息的按照时序的嵌入式请求矢量；/n根据所述时序依次输入所述嵌入式请求矢量至LSTM网络模块，以输出所述深度神经网络对下一次输入请求上下文变量信息的预测数据信息；/n对所述预测数据信息进行感知，以得到解码后的所述预测数据信息，将所述解码后的所述预测数据信息还原为服务质量数据并输出。/n
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