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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于专家指导的视频流媒体比特率自适应方法和系统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：CN120583080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511094986.8，技术领域涉及：H04L65/80；该发明授权一种基于专家指导的视频流媒体比特率自适应方法和系统是由张广辉;隗华仁设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于专家指导的视频流媒体比特率自适应方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及视频流传输技术领域，涉及一种基于专家指导的视频流媒体比特率自适应方法和系统。所述方法包括：获取混合吞吐量轨迹数据集，根据数据集训练得到初始模型；将数据集聚类为子集，在每个子集上训练专家模型，记录各专家模型的状态‑动作决策对并存入专家经验池；生成虚拟视频会话，收集传输过程中每个视频片段的状态‑动作‑奖励三元组；计算累计奖励和优势值，组合状态‑动作‑奖励三元组、累计奖励、优势值、专家模型的状态‑动作决策对构成训练元组；采样训练元组同步优化Actor网络和Critic网络，获取通用型ABR模型。本发明通过多专家指导方法解决了ABR算法的灾难性遗忘问题，提升了模型的泛化能力和自适应性能。

本发明授权一种基于专家指导的视频流媒体比特率自适应方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于专家指导的视频流媒体比特率自适应方法，其特征在于，包括： 获取混合吞吐量轨迹数据集，初始化神经网络，通过深度强化学习在数据集上训练得到初始模型； 将混合吞吐量轨迹数据集聚类为多个网络子集，以初始模型为专家模型预训练基础，在每个子集上训练专家模型，记录各专家模型的状态-动作决策对并存入专家经验池； 基于混合吞吐量轨迹数据集生成虚拟视频会话，收集传输过程中每个视频片段的状态-动作-奖励三元组； 根据状态-动作-奖励三元组计算累计奖励和优势值，并从专家经验池中提取虚拟视频会话对应网络子集的专家模型的状态-动作决策对，组合状态-动作-奖励三元组、累计奖励、优势值、专家模型的状态-动作决策对构成训练元组； 随机采样一批训练元组作为训练样本同步优化Actor网络和Critic网络，获取通用型ABR模型； 通过梯度下降联合优化Actor网络和Critic网络； 所述Critic网络目标函数： ， 其中，表示第m个元组中的累计奖励，表示第m个元组中的输入环境状态，表示通过调整模型的参数最小化后面的目标函数，表示所有的元组； 所述Actor网络目标函数： ， 其中，为权重参数，为当前批次最大优势值，表示在状态下Actor选择动作的概率，表示第m个元组中的动作，表示第m个元组中的优势值，表示第m个元组中专家模型的状态，表示第m个元组中专家模型的决策，表示通过调整模型的参数最大化后面的目标函数； 所述通用型ABR模型采用Actor模型，接收六维环境状态：最后N个视频段的下载吞吐量、最后N个视频段的下载时间、下一段的视频块的可选大小、最后一个视频块的比特率决策、当前缓冲区占用率、当前流会话中剩余视频段数量； Actor模型具体结构如下： 前三个输入状态由单独的一维卷积层处理，每个卷积层有128个滤波器，滤波器大小为4；后三个输入状态通过全连接层进行处理，每个全连接层包含128个神经元并采用ReLU激活函数；将所有输入层提取的特征连接，并通过一个共享的隐藏全连接层进行处理；输出层应用SoftMax激活函数，生成可用比特率版本的概率分布。

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