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视频业务中基于多层神经网络的用户体验质量的预测方法

摘要

本发明公开了视频业务中基于多层神经网络的用户体验质量的预测方法,包括数据预处理,即选择视频业务中影响用户体验的特征参数,根据用户的报障/非报障将其映射为用户的QoE。随后建立多层神经网络的QoE预测模型,该神经网络包含五层,从低到高依次为:输入层—第一隐层—第二隐层—第三隐层—输出层。输入预处理后的数据,获得模型的最佳参数值,训练上述建立好的神经网络模型。最后完成用户体验质量QoE预测。本发明对数据进行预处理,选取重要的特征属性,综合考虑各种参数,可以使模型预测的视频质量真正接近用户对视频质量的主观体验,有助于更好预测用户体验质量,有利于及时准确反馈结果,帮助服务提供商和网络运营商不断完善视频业务和传输服务。

著录项

  • 公开/公告号CN107087161B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201710291024.0

  • 申请日2017-04-28

  • 分类号H04N17/00(20060101);

  • 代理机构32207 南京知识律师事务所;

  • 代理人李湘群

  • 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2022-08-23 10:31:48

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-03

    授权

    授权

  • 2017-09-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04N17/00 申请日:20170428

    实质审查的生效

  • 2017-09-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04N 17/00 申请日:20170428

    实质审查的生效

  • 2017-08-22

    公开

    公开

  • 2017-08-22

    公开

    公开

  • 2017-08-22

    公开

    公开

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