[发明专利]基于神经网络适用于加密流量的视频QoE指标预测方法有效
| 申请号： | 201911114586.3 | 申请日： | 2019-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN110855669B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 沈蒙;张晋鹏;祝烈煌;徐恪;高振波 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于神经网络适用于加密流量的视频QoE指标预测方法，属于加密网络流量分类以及视频QoE预测技术领域。包括如下步骤：步骤1、抽取视频流中的上行数据包的往返时延信息并构建输入向量；步骤2、构建包含卷积层和全连接层的神经网络模型；步骤3将步骤1输构建的输入向量送入步骤2构建的神经网络模型中，抽取特征、执行全连接层并预测视频QoE指标；步骤4、使用神经网络模型估计视频QoE指标。所述视频QoE指标预测方法，对视频QoE指标进行细粒度预测，相对于原有的预测方法来说，预测粒度更细。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 适用于 加密 流量 视频 qoe 指标 预测 方法 | ||
【主权项】：
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