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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种面向Wi-Fi的智能化性能感知与预测方法及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：CN120676385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511181896.2，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种面向Wi-Fi的智能化性能感知与预测方法及系统是由黄浩军;张恩灿;吴伟民;刘应状;王邦;高涛;白洛琦设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向Wi-Fi的智能化性能感知与预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向Wi‑Fi的智能化性能感知与预测方法及系统，属于通信技术领域。该方法基于采集的用户信号数据，构建以用户、性能指标和时间为维度的高阶张量，并进一步构建低阶矩阵。结合深度强化学习算法，分别对高阶张量和低阶矩阵进行分解预测，构建张量预测模型与矩阵预测模型。通过误差反馈调整融合权重，将两个模型的预测结果进行加权融合，生成最终预测结果。本发明能够有效捕捉Wi‑Fi信号的非线性与突发性变化，提升网络性能感知与预测的准确性和泛化能力，为频段切换、负载均衡和带宽调度等提供优化依据，提升整体Wi‑Fi服务质量与用户体验。

本发明授权一种面向Wi-Fi的智能化性能感知与预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向Wi-Fi的智能化性能感知与预测方法，其特征在于，包括： S100、收集Wi-Fi用户的原始信号数据，根据每个用户的网络性能指标获取对应的特征值，基于所述特征值在用户维度构建高阶张量数据；其中，所述特征值采用矩阵形式，矩阵的行表示不同的网络性能指标，列表示不同的采样时隙； S200、基于所述高阶张量数据，对各项网络性能指标进行归一化处理，计算各项网络性能指标的跨时隙权重，将多个采样时隙对应的多个网络性能指标构成的多维网络性能指标整合为一维标准化数据并形成低阶矩阵； S300、将所述高阶张量数据输入至预训练好的张量预测模型得到高阶预测张量，将所述低阶矩阵数据输入至预训练好的矩阵预测模型得到低阶预测矩阵；其中，张量预测模型和矩阵预测模型基于深度强化学习算法训练得到； S400、根据高阶预测张量与所述高阶张量数据获取高阶预测误差，根据低阶预测矩阵和低阶矩阵数据获取低阶预测误差，基于所述高阶预测误差和低阶预测误差动态调整融合权重，并根据调整后的融合权重通过加权平均的方式将张量预测模型和矩阵预测模型的预测结果进行融合，得到融合预测结果。

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