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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于INT和机器学习的服务质量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115766482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211325820.9，技术领域涉及：H04L41/5009；该发明授权基于INT和机器学习的服务质量预测方法是由郭永安;马德睿;佘昊;钱琪杰设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于INT和机器学习的服务质量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于INT和机器学习的服务质量预测方法，包括步骤：S1，用户端发起互联网访问请求，控制器根据用户请求指示用户端发送数据包；S2，网络中各节点交换机依据数据包中的遥测指令字段进行带内遥测，采集INT元数据嵌入数据包的头部；S3，最后一跳交换机将INT元数据与用户数据包分离，终端遥测服务器提取INT元数据，使用机器学习训练方法建立预测模型；S4，依据输出的预测模型进行服务质量评估；S5，依据服务质量评估结果，后台管理端下发指令至控制器或服务器调整资源分配。本发明通过带内遥测在数据包头部嵌入元数据的方式，在保证数据包完整性的情况下更准确地预测网络中运行的服务的状态。

本发明授权基于INT和机器学习的服务质量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于INT和机器学习的服务质量预测方法，其特征在于，包括步骤如下： S1，用户端发起互联网访问请求，控制器根据用户请求指示用户端发送数据包； S2，网络中各节点交换机依据数据包中的遥测指令字段进行带内遥测，采集INT元数据嵌入数据包的头部； S3，最后一跳交换机将INT元数据与用户数据包分离，终端遥测服务器提取INT元数据，采用机器学习方法进行数据预处理，采用ANFIS神经网络建立模型； S4，依据输出的预测模型进行服务质量评估； S5，依据服务质量评估结果，后台管理端下发指令至控制器或服务器调整资源分配； 步骤S3中，元数据输入训练层后，经过神经网络训练模块的多次迭代训练输出预测模型，并存储该预测模型；提取遥测元数据标记INT度量的质量评价指标结果为数据集X，用户数据包的Qos度量为数据集Y；基于细粒度遥测元数据{Xt}，在时间t内估计网络服务质量度量{Yt}；详细的实现步骤如下： S31，将数据集X分为n个互不重叠的特征空间r1，r2，…ri，Qos度量Y分为n个不同特征空间y1，y2，…yi，1≤i≤n，计算两个特征空间的最大似然距离，提取两个特征空间的数据集的共同特征hx,y： 对提取到的共同特征hx,y进行聚类，输入神经网络训练的数据集Xtrain，将共同特征hx,y中的时延、流量进行分组，数据集Xtrain的表达式如下： 其中，μ为隶属函数，n为特征空间数，m为最大分组数； S32，将训练数据集Xtrain输入深度学习ANFIS神经网络进行k次迭代训练，迭代次数由数据集Xtrain的大小决定，输出初始预测函数则有 其中，wl代表第l次迭代训练神经网络的权重，1≤l≤k；σ为激活函数，用于对遥测元数据Xt的数据特征进行映射； S33，对初始预测函数进行误差修正，得到最终预测函数FXt； S34，根据最终预测函数FXt，输出预测模型

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