本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)，具體涉及一種多設(shè)備共享wifi網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)代社會中，利用移動(dòng)智能終端通過wifi（wireless?fidelity，無線保真技術(shù)）進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)接入已成為數(shù)字生活的基本操作。在這一網(wǎng)絡(luò)連接場景中，傳統(tǒng)分享方式雖然滿足基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)接入需求，但在日益復(fù)雜的多終端互聯(lián)生態(tài)中，但在保證網(wǎng)絡(luò)性能穩(wěn)定、安全及及時(shí)響應(yīng)等方面存在不足，給用戶體驗(yàn)不佳。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明正是基于上述問題，提出了一種多設(shè)備共享wifi網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，通過本發(fā)明方案不僅能夠有效提升多設(shè)備共享wifi網(wǎng)絡(luò)的性能和安全性，還能通過智能化管理實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化，最終提升用戶的整體網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。

2、有鑒于此，本發(fā)明的一方面提出了一種多設(shè)備共享wifi網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，包括：

3、智能路由器實(shí)時(shí)監(jiān)測wifi網(wǎng)絡(luò)的周邊干擾源、信號強(qiáng)度以及信道占用情況，得到監(jiān)測數(shù)據(jù)，并將所述監(jiān)測數(shù)據(jù)傳輸至物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器；

4、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到第一數(shù)據(jù)分析結(jié)果；

5、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器獲取連接到所述智能路由器的通信終端的終端屬性數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)類型數(shù)據(jù)及歷史工作數(shù)據(jù)；

6、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器根據(jù)預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型、所述第一數(shù)據(jù)分析結(jié)果、所述終端屬性數(shù)據(jù)、所述業(yè)務(wù)類型數(shù)據(jù)和所述歷史工作數(shù)據(jù)，生成第一優(yōu)化策略，并將所述第一優(yōu)化策略傳輸至所述智能路由器；

7、所述智能路由器依據(jù)所述第一優(yōu)化策略切換工作頻段和信道，并對各個(gè)所述通信設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分配和控制；

8、所述智能路由器檢測并阻止非法設(shè)備接入wifi網(wǎng)絡(luò)，并對連接的所述通信設(shè)備進(jìn)行安全漏洞掃描；

9、當(dāng)檢測到安全威脅時(shí)，采取隔離或修復(fù)措施，并將安全事件數(shù)據(jù)傳輸至所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器；

10、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器根據(jù)所述安全事件數(shù)據(jù)生成通信設(shè)備控制指令和更新安全防護(hù)策略，并將更新后的策略回傳至所述智能路由器，以及將所述通信設(shè)備控制指令發(fā)送至所述通信設(shè)備；

11、所述通信設(shè)備接收所述通信設(shè)備控制指令，并根據(jù)所述通信設(shè)備控制指令控制自身應(yīng)用的后臺網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)，包括：限制或允許特定應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)訪問權(quán)限、調(diào)整應(yīng)用的數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)先級；

12、所述通信設(shè)備將應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)使用情況數(shù)據(jù)傳輸至所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器；

13、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器根據(jù)應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)使用情況數(shù)據(jù)生成所述網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的修正方案。

14、可選地，所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到第一數(shù)據(jù)分析結(jié)果的步驟，包括：

15、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器接收所述監(jiān)測數(shù)據(jù)后，根據(jù)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括：去除異常值、補(bǔ)充缺失值、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；其中，所述異常值的判定基于歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，所述缺失值通過相鄰時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)插值獲得；

16、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器對預(yù)處理后的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到特征數(shù)據(jù)，具體包括：對周邊干擾源數(shù)據(jù)提取干擾源的數(shù)量、信號強(qiáng)度、占用信道分布特征；對wifi信號強(qiáng)度數(shù)據(jù)提取信號衰減趨勢、信號波動(dòng)規(guī)律；對信道占用數(shù)據(jù)提取各信道的平均占用率、峰值占用時(shí)段、空閑時(shí)段分布；

17、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器基于預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型對所述特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和聚類分析，包括：將當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)分類為“擁塞”、“正?！被颉翱臻e”；識別主要干擾源的類型及其影響程度；對信道質(zhì)量進(jìn)行等級劃分；

18、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器結(jié)合所述特征數(shù)據(jù)的時(shí)序特性，采用時(shí)間序列分析方法預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化趨勢，包括：預(yù)測各信道的占用率變化；預(yù)測干擾源的活動(dòng)規(guī)律；預(yù)測信號強(qiáng)度的變化模式；

19、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器將上述分析結(jié)果整合形成第一數(shù)據(jù)分析結(jié)果，包括：當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)評估報(bào)告；信道質(zhì)量評分及排序；干擾源影響分析報(bào)告；網(wǎng)絡(luò)環(huán)境預(yù)測報(bào)告。

20、可選地，所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器根據(jù)預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型、所述第一數(shù)據(jù)分析結(jié)果、所述終端屬性數(shù)據(jù)、所述業(yè)務(wù)類型數(shù)據(jù)和所述歷史工作數(shù)據(jù)，生成第一優(yōu)化策略，并將所述第一優(yōu)化策略傳輸至所述智能路由器的步驟，包括：

21、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器基于所述第一數(shù)據(jù)分析結(jié)果確定當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的第一優(yōu)化目標(biāo)，包括：當(dāng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)為“擁塞”時(shí)，將負(fù)載均衡和干擾規(guī)避設(shè)為主要優(yōu)化目標(biāo)；當(dāng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)為“正?！睍r(shí)，將服務(wù)質(zhì)量提升設(shè)為主要優(yōu)化目標(biāo)；當(dāng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)為“空閑”時(shí)，將能耗優(yōu)化設(shè)為主要優(yōu)化目標(biāo)；

22、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器對所述終端屬性數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)類型數(shù)據(jù)和歷史工作數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整合得到第一分析結(jié)果，包括：根據(jù)終端屬性數(shù)據(jù)對設(shè)備進(jìn)行分類，包括：移動(dòng)終端、固定終端、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備；根據(jù)業(yè)務(wù)類型數(shù)據(jù)對應(yīng)用進(jìn)行分級，包括：實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、交互業(yè)務(wù)、后臺業(yè)務(wù)；基于歷史工作數(shù)據(jù)計(jì)算各類終端的平均帶寬需求和波峰波谷時(shí)段；

23、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器調(diào)用預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型，該模型包括：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配模型；基于遺傳算法的信道分配模型；基于模糊邏輯的qos控制模型；

24、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器將所述第一分析結(jié)果和所述第一優(yōu)化目標(biāo)輸入所述網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型，進(jìn)行目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算得到第一計(jì)算結(jié)果，包括：計(jì)算最優(yōu)信道分配方案；計(jì)算各終端的帶寬分配額度；計(jì)算業(yè)務(wù)優(yōu)先級調(diào)度策略；

25、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器根據(jù)所述第一計(jì)算結(jié)果，生成包含以下內(nèi)容的第一優(yōu)化策略：用于指定各終端的工作信道的信道切換指令；用于規(guī)定各終端的帶寬上限的帶寬分配指令；用于設(shè)定各類業(yè)務(wù)的優(yōu)先級和資源配額的qos控制指令；用于確定終端在多頻段間的分布的負(fù)載均衡指令；

26、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器將所述第一優(yōu)化策略進(jìn)行可執(zhí)行性驗(yàn)證，包括：檢查策略是否符合終端硬件約束；驗(yàn)證策略實(shí)施后的網(wǎng)絡(luò)性能預(yù)期；評估策略對現(xiàn)有業(yè)務(wù)的影響程度；

27、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器將驗(yàn)證通過的第一優(yōu)化策略編碼為路由器可識別的指令集，并通過安全通道傳輸至所述智能路由器。

28、可選地，所述智能路由器依據(jù)所述第一優(yōu)化策略切換工作頻段和信道，并對各個(gè)所述通信設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分配和控制的步驟，包括：

29、所述智能路由器接收到所述第一優(yōu)化策略后，執(zhí)行策略解析，提取以下控制指令：頻段切換指令；信道分配指令；流量控制指令；

30、所述智能路由器在執(zhí)行頻段和信道切換前，向所有已連接的通信設(shè)備發(fā)送切換預(yù)告，包括：廣播切換時(shí)間窗口信息；發(fā)送新頻段和信道參數(shù)；設(shè)置重連等待時(shí)間閾值；

31、所述智能路由器在預(yù)設(shè)的時(shí)間窗口內(nèi)按如下步驟執(zhí)行頻段和信道切換，包括：暫停新設(shè)備接入；保存當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)；按照指令切換至目標(biāo)頻段和信道；等待設(shè)備重新連接；恢復(fù)設(shè)備接入功能；

32、所述智能路由器對重新連接的通信設(shè)備進(jìn)行分組管理，包括：將支持雙頻的設(shè)備優(yōu)先分配到5ghz頻段；將固定位置的設(shè)備分配到信號較強(qiáng)的信道；將移動(dòng)設(shè)備分配到負(fù)載較輕的信道；

33、所述智能路由器基于流量控制指令配置qos策略，包括：設(shè)置各設(shè)備的帶寬上限和保底帶寬；配置業(yè)務(wù)優(yōu)先級隊(duì)列；啟用流量整形算法；

34、所述智能路由器實(shí)時(shí)監(jiān)控優(yōu)化效果，包括：記錄設(shè)備重連成功率；統(tǒng)計(jì)各信道的實(shí)際使用情況；測量網(wǎng)絡(luò)性能關(guān)鍵指標(biāo)；

35、所述智能路由器當(dāng)檢測到以下異常情況時(shí)，觸發(fā)應(yīng)急處理，包括：設(shè)備重連失敗率超過閾值時(shí)，自動(dòng)回退到原配置；網(wǎng)絡(luò)性能顯著降低時(shí)，臨時(shí)調(diào)整流量控制參數(shù)；出現(xiàn)新干擾源時(shí)，啟動(dòng)備用信道機(jī)制。

36、可選地，所述智能路由器檢測并阻止非法設(shè)備接入wifi網(wǎng)絡(luò)，并對連接的所述通信設(shè)備進(jìn)行安全漏洞掃描的步驟，包括：

37、所述智能路由器對嘗試接入wifi網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備進(jìn)行身份驗(yàn)證，包括：獲取設(shè)備的mac地址、設(shè)備類型標(biāo)識；提取設(shè)備的接入時(shí)間、地理位置信息；檢查設(shè)備是否在授權(quán)設(shè)備白名單中；驗(yàn)證設(shè)備提供的接入憑證的有效性；

38、當(dāng)檢測到以下情況時(shí)，所述智能路由器將判定為非法接入：設(shè)備mac地址與已連接設(shè)備重復(fù)；設(shè)備mac地址存在于黑名單數(shù)據(jù)庫；短時(shí)間內(nèi)多次嘗試錯(cuò)誤密碼接入；設(shè)備接入行為特征與攻擊特征庫匹配；

39、所述智能路由器對非法接入設(shè)備采取阻止措施，包括：將該設(shè)備加入臨時(shí)黑名單；禁止該mac地址的后續(xù)接入請求；記錄非法接入事件的詳細(xì)信息；向合法用戶發(fā)送安全警告；

40、所述智能路由器定期對已連接的通信設(shè)備執(zhí)行安全掃描，包括：掃描設(shè)備操作系統(tǒng)的已知漏洞；檢測設(shè)備是否安裝最新的安全補(bǔ)??；識別設(shè)備是否存在異常的網(wǎng)絡(luò)行為；檢查設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議配置是否安全；

41、所述智能路由器實(shí)時(shí)監(jiān)控通信設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)行為，包括：分析設(shè)備的流量模式是否異常；檢測設(shè)備是否訪問惡意網(wǎng)站；監(jiān)控設(shè)備是否存在未授權(quán)的端口開放；識別設(shè)備是否產(chǎn)生異常的網(wǎng)絡(luò)請求；

42、所述智能路由器對掃描發(fā)現(xiàn)的安全隱患進(jìn)行分級，包括：

43、緊急級：能導(dǎo)致系統(tǒng)入侵的漏洞；

44、高危級：能泄露敏感數(shù)據(jù)的漏洞；

45、中危級：能影響系統(tǒng)性能的漏洞；

46、低危級：存在潛在安全風(fēng)險(xiǎn)的配置；

47、所述智能路由器根據(jù)安全隱患等級采取相應(yīng)措施，包括：對緊急級隱患實(shí)施設(shè)備隔離；對高危級隱患限制網(wǎng)絡(luò)訪問權(quán)限；對中危級隱患進(jìn)行安全配置調(diào)整；對低危級隱患發(fā)送修復(fù)建議。

48、可選地，所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器根據(jù)所述安全事件數(shù)據(jù)生成通信設(shè)備控制指令和更新安全防護(hù)策略，并將更新后的策略回傳至所述智能路由器，以及將所述通信設(shè)備控制指令發(fā)送至所述通信設(shè)備的步驟，包括：

49、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器接收到安全事件數(shù)據(jù)后，進(jìn)行安全事件分析，包括：提取安全事件的類型、發(fā)生時(shí)間、涉及設(shè)備；分析事件的嚴(yán)重程度和影響范圍；確定事件的潛在危害和緊急程度；關(guān)聯(lián)歷史安全事件數(shù)據(jù)進(jìn)行威脅溯源；

50、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器基于安全事件分析結(jié)果，確定響應(yīng)策略，包括：對于已知類型攻擊，匹配預(yù)設(shè)的防護(hù)方案；對于未知類型攻擊，啟動(dòng)自適應(yīng)防護(hù)機(jī)制；對于系統(tǒng)漏洞，制定修復(fù)方案；對于異常行為，確定管控措施；

51、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器生成通信設(shè)備控制指令，包括：生成應(yīng)用訪問控制指令；生成網(wǎng)絡(luò)連接限制指令；生成系統(tǒng)配置修改指令；生成數(shù)據(jù)傳輸策略指令；

52、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器更新安全防護(hù)策略，包括：更新設(shè)備準(zhǔn)入規(guī)則；更新流量監(jiān)控規(guī)則；更新漏洞掃描規(guī)則；更新安全預(yù)警閾值；

53、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器對更新后的安全防護(hù)策略進(jìn)行驗(yàn)證，包括：檢查策略間的沖突情況；評估策略的有效性；預(yù)測策略實(shí)施的影響；確認(rèn)策略的兼容性；

54、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器執(zhí)行策略分發(fā)，包括：將更新后的安全防護(hù)策略發(fā)送至智能路由器；將通信設(shè)備控制指令分別發(fā)送至相應(yīng)的通信設(shè)備；設(shè)置策略生效時(shí)間窗口；建立策略執(zhí)行反饋機(jī)制；

55、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器監(jiān)控策略執(zhí)行效果，包括：收集策略執(zhí)行狀態(tài)反饋；評估安全防護(hù)效果；記錄策略更新日志；維護(hù)策略版本信息。

56、可選地，所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器根據(jù)應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)使用情況數(shù)據(jù)生成所述網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的修正方案的步驟，包括：

57、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器對應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)使用情況數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括：統(tǒng)計(jì)各應(yīng)用的帶寬使用量和時(shí)間分布；提取應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)行為特征；識別應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量需求；分析應(yīng)用間的資源競爭關(guān)系；

58、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建應(yīng)用畫像，包括：確定應(yīng)用的業(yè)務(wù)優(yōu)先級類別；建立應(yīng)用的資源需求模型；預(yù)測應(yīng)用的帶寬使用趨勢；識別應(yīng)用的典型工作模式；

59、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器對所述網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型進(jìn)行評估，包括：計(jì)算模型預(yù)測值與實(shí)際值的誤差；分析模型在不同場景下的表現(xiàn)；識別模型的優(yōu)化空間；確定需要修正的模型參數(shù)；

60、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器基于應(yīng)用畫像，生成模型修正方案，包括：調(diào)整資源分配權(quán)重系數(shù)；更新服務(wù)質(zhì)量評估指標(biāo)；優(yōu)化負(fù)載均衡算法；修改帶寬預(yù)留策略；

61、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器執(zhí)行模型驗(yàn)證，包括：使用歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證修正后的模型；進(jìn)行多場景仿真測試；評估模型的泛化能力；計(jì)算優(yōu)化效果提升程度；

62、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器實(shí)施增量學(xué)習(xí)，包括：將新的應(yīng)用特征整合到模型中；更新模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；調(diào)整模型的學(xué)習(xí)參數(shù)；優(yōu)化模型的預(yù)測精度；

63、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器部署更新后的模型，包括：生成模型部署包；設(shè)置模型切換時(shí)間點(diǎn)；建立模型版本管理；保存模型更新記錄。

64、可選地，所述網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的構(gòu)建方法包括：

65、構(gòu)建模型輸入層，包括：收集網(wǎng)絡(luò)環(huán)境特征數(shù)據(jù)，包括信號強(qiáng)度、干擾水平、信道占用率；收集終端設(shè)備特征數(shù)據(jù)，包括設(shè)備類型、硬件能力、位置信息；收集應(yīng)用特征數(shù)據(jù)，包括帶寬需求、延遲敏感度、業(yè)務(wù)優(yōu)先級；對收集的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和編碼轉(zhuǎn)換；

66、構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層，包括：設(shè)計(jì)多層感知機(jī)結(jié)構(gòu)，用于特征提取和表示學(xué)習(xí)；配置注意力機(jī)制，突出重要特征的影響；添加循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，捕捉時(shí)序依賴關(guān)系；設(shè)置卷積層，提取局部特征模式；

67、構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)模塊，包括：定義狀態(tài)空間，包含網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)；設(shè)計(jì)動(dòng)作空間，包括頻段選擇、帶寬分配、優(yōu)先級調(diào)度這些操作；構(gòu)建獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)吞吐量、延遲、公平性這些指標(biāo)；實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制，提高學(xué)習(xí)效率；

68、構(gòu)建決策輸出層，包括：設(shè)計(jì)頻段和信道分配策略生成器；設(shè)計(jì)帶寬分配策略生成器；設(shè)計(jì)qos控制策略生成器；添加策略可行性約束檢查機(jī)制；

69、執(zhí)行模型訓(xùn)練，包括：基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練；通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行在線訓(xùn)練；實(shí)施經(jīng)驗(yàn)回放和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新；動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率和探索率；

70、實(shí)現(xiàn)模型評估與調(diào)優(yōu)，包括：設(shè)置性能評估指標(biāo)，包括吞吐量、時(shí)延、公平性；進(jìn)行交叉驗(yàn)證，評估模型泛化能力；執(zhí)行敏感性分析，識別關(guān)鍵參數(shù)；基于評估結(jié)果優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)；

71、建立模型應(yīng)用機(jī)制，包括：實(shí)現(xiàn)模型推理加速；設(shè)計(jì)模型壓縮方案；構(gòu)建模型更新機(jī)制；實(shí)現(xiàn)異常檢測和容錯(cuò)處理。

72、可選地，所述構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層的步驟，包括：

73、構(gòu)建多層感知機(jī)結(jié)構(gòu)具體是：設(shè)置第一隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為輸入特征維度的2倍，使用relu激活函數(shù)；設(shè)置第二隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為第一層的1/2，使用relu激活函數(shù)；設(shè)置第三隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為第二層的1/2，使用relu激活函數(shù)；在相鄰層之間添加批歸一化層，提高訓(xùn)練穩(wěn)定性；使用dropout機(jī)制防止過擬合，dropout率設(shè)為0.3；

74、構(gòu)建注意力機(jī)制層具體是：計(jì)算特征向量間的相關(guān)性矩陣；使用softmax函數(shù)將相關(guān)性轉(zhuǎn)換為注意力權(quán)重；基于注意力權(quán)重對特征進(jìn)行加權(quán)求和；將加權(quán)結(jié)果與原始特征進(jìn)行拼接；通過全連接層融合拼接后的特征；

75、構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元具體是：使用lstm單元處理時(shí)序特征序列；設(shè)置lstm隱藏狀態(tài)維度為128；配置雙向lstm結(jié)構(gòu)，捕捉雙向時(shí)序依賴；添加殘差連接，緩解梯度消失問題；使用序列掩碼處理變長序列；

76、構(gòu)建卷積層結(jié)構(gòu)具體是：設(shè)置第一層卷積核大小為3×3，步長為1，paddling為same；設(shè)置第二層卷積核大小為3×3，步長為2，實(shí)現(xiàn)特征降維；在每個(gè)卷積層后添加batchnormalization層和relu激活函數(shù)；使用最大池化層進(jìn)行特征篩選；添加跳躍連接，保留細(xì)粒度特征；

77、實(shí)現(xiàn)特征融合機(jī)制具體是：將多層感知機(jī)輸出與注意力機(jī)制輸出進(jìn)行特征拼接；將拼接結(jié)果與lstm輸出進(jìn)行特征融合；將融合結(jié)果輸入卷積層進(jìn)行特征提??；使用1×1卷積調(diào)整特征通道數(shù)；通過全連接層生成最終特征表示；

78、配置層間連接機(jī)制具體是：在關(guān)鍵層之間添加殘差連接；實(shí)現(xiàn)多尺度特征融合；設(shè)置特征金字塔結(jié)構(gòu)；添加門控更新機(jī)制；實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)路由機(jī)制；

79、添加正則化與優(yōu)化機(jī)制具體是：應(yīng)用l2正則化約束權(quán)重；實(shí)現(xiàn)梯度裁剪防止梯度爆炸；使用學(xué)習(xí)率衰減策略；配置早停機(jī)制；實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的稀疏化。

80、本發(fā)明的另一方面提供一種多設(shè)備共享wifi網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化系統(tǒng)，用于執(zhí)行一種多設(shè)備共享wifi網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，包括：智能路由器、通信設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器；

81、智能路由器被配置為：

82、實(shí)時(shí)監(jiān)測wifi網(wǎng)絡(luò)的周邊干擾源、信號強(qiáng)度以及信道占用情況，得到監(jiān)測數(shù)據(jù)，并將所述監(jiān)測數(shù)據(jù)傳輸至物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器；

83、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器被配置為：

84、對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到第一數(shù)據(jù)分析結(jié)果；

85、獲取連接到所述智能路由器的通信終端的終端屬性數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)類型數(shù)據(jù)及歷史工作數(shù)據(jù)；

86、根據(jù)預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型、所述第一數(shù)據(jù)分析結(jié)果、所述終端屬性數(shù)據(jù)、所述業(yè)務(wù)類型數(shù)據(jù)和所述歷史工作數(shù)據(jù)，生成第一優(yōu)化策略，并將所述第一優(yōu)化策略傳輸至所述智能路由器；

87、所述智能路由器還被配置為：

88、依據(jù)所述第一優(yōu)化策略切換工作頻段和信道，并對各個(gè)所述通信設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分配和控制；

89、檢測并阻止非法設(shè)備接入wifi網(wǎng)絡(luò)，并對連接的所述通信設(shè)備進(jìn)行安全漏洞掃描；

90、當(dāng)檢測到安全威脅時(shí)，采取隔離或修復(fù)措施，并將安全事件數(shù)據(jù)傳輸至所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器；

91、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器還被配置為：

92、根據(jù)所述安全事件數(shù)據(jù)生成通信設(shè)備控制指令和更新安全防護(hù)策略，并將更新后的策略回傳至所述智能路由器，以及將所述通信設(shè)備控制指令發(fā)送至所述通信設(shè)備；

93、所述通信設(shè)備被配置為：

94、接收所述通信設(shè)備控制指令，并根據(jù)所述通信設(shè)備控制指令控制自身應(yīng)用的后臺網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)，包括：限制或允許特定應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)訪問權(quán)限、調(diào)整應(yīng)用的數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)先級；

95、將應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)使用情況數(shù)據(jù)傳輸至所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器；

96、所述物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器還被配置為：根據(jù)應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)使用情況數(shù)據(jù)生成所述網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的修正方案。

97、采用本發(fā)明的技術(shù)方案，通過智能路由器實(shí)時(shí)監(jiān)測wifi網(wǎng)絡(luò)的干擾源、信號強(qiáng)度和信道占用情況，能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整頻段和信道，從而減少干擾，提高信號質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性；物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器根據(jù)終端屬性數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)類型數(shù)據(jù)和歷史工作數(shù)據(jù)，生成針對性的優(yōu)化策略，確保各個(gè)通信設(shè)備獲得所需的網(wǎng)絡(luò)資源，提升整體網(wǎng)絡(luò)的使用效率；通過智能路由器的安全防護(hù)模塊，能夠?qū)崟r(shí)檢測并阻止非法設(shè)備接入wifi網(wǎng)絡(luò)，并進(jìn)行安全漏洞掃描，及時(shí)采取隔離或修復(fù)措施，保障網(wǎng)絡(luò)安全；終端設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與反饋模塊能夠?qū)?yīng)用的網(wǎng)絡(luò)使用情況數(shù)據(jù)反饋至物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器，形成閉環(huán)反饋機(jī)制，使得網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略能夠根據(jù)實(shí)際使用情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，確保網(wǎng)絡(luò)性能的持續(xù)提升；通過智能化的流量管理和優(yōu)化策略，用戶在使用多個(gè)設(shè)備時(shí)能夠享受到更流暢的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，減少延遲和卡頓現(xiàn)象，滿足高帶寬應(yīng)用的需求。綜上所述，本實(shí)施例的方案不僅能夠有效提升多設(shè)備共享wifi網(wǎng)絡(luò)的性能和安全性，還能通過智能化管理實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化，最終提升用戶的整體網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。