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龙图腾网获悉深圳市酷翼电子科技技术有限公司申请的专利基于强化学习的随身WIFI的智能管理方法与随身WIFI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：CN119676756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411926977.6，技术领域涉及：H04W24/08；该发明授权基于强化学习的随身WIFI的智能管理方法与随身WIFI是由周丽珊设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的随身WIFI的智能管理方法与随身WIFI在说明书摘要公布了：本发明涉及强化学习、WIFI、互联网接入及相关服务等技术领域，提供一种基于强化学习的随身WIFI的智能管理方法与随身WIFI，通过监测当前用户的随身WIFI的状态表示数据，随身WIFI的状态表示数据包括用户的随身WIFI的流量使用记录、用户每次连接随身WIFI的持续使用时长以及用户设备的随身WIFI的信号强度，将随身WIFI的状态表示数据输入训练好的强化学习模型，通过强化学习模型分析得到适配当前用户的随身WIFI的数据传输速率，根据数据传输速率，智能调整当前用户的随身WIFI的流量套餐的流量使用状态，并根据流量使用状态智能推荐适配当前用户的随身WIFI的流量套餐，从而优化随身WIFI的数据传输速率和流量推荐，提升用户的产品使用体验。

本发明授权基于强化学习的随身WIFI的智能管理方法与随身WIFI在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的随身WIFI的智能管理方法，其特征在于，包括： 监测当前用户的随身WIFI的状态表示数据，所述随身WIFI的状态表示数据包括用户的随身WIFI的流量使用记录、用户每次连接随身WIFI的持续使用时长以及用户设备的随身WIFI的信号强度； 将所述随身WIFI的状态表示数据输入训练好的强化学习模型，通过所述强化学习模型分析得到适配当前用户的随身WIFI的数据传输速率； 根据所述数据传输速率，智能调整当前用户的随身WIFI的流量套餐的流量使用状态，具体包括：接收由所述强化学习模型分析得到的适配当前用户的随身WIFI的数据传输速率，并基于接收的所述数据传输速率，调整当前用户的随身WIFI的数据传输参数，所述数据传输参数包括上传速率和下载速率；实时监测并记录当前用户的随身WIFI的流量套餐的流量使用情况，所述流量使用情况包括已使用流量和剩余流量；根据实时监测并记录的所述流量使用情况以及所述调整后的数据传输速率，动态更新所述流量套餐的使用状态；并根据所述流量使用状态智能推荐适配当前用户的随身WIFI的流量套餐；根据所述流量使用状态智能推荐适配当前用户的随身WIFI的流量套餐时，包括：分析所述流量使用状态，所述流量使用状态包括已使用流量、剩余流量以及用户的使用模式，所述用户的使用模式包括高峰时段使用频率和应用类型；根据所述已使用流量、所述剩余流量以及所述用户的使用模式，智能推荐适配当前用户的随身WIFI的流量套餐；根据所述已使用流量、所述剩余流量以及所述用户的使用模式，智能推荐适配当前用户的随身WIFI的流量套餐时，包括：根据所述已使用流量、所述剩余流量以及所述用户的使用模式，预测用户未来的流量需求；将预测出的用户未来的流量需求与预设的多种流量套餐选项进行匹配，以得到匹配度从高到低的随身WIFI的流量套餐向当前用户推荐； 训练所述强化学习模型时，包括： 获取统计的随身WIFI的状态表示数据，所述状态表示数据包括用户的随身WIFI的流量使用记录、用户每次连接随身WIFI的持续使用时长以及用户设备的随身WIFI的信号强度；统计用户每次连接随身WIFI的持续使用时长时，包括：在用户设备与随身WIFI连接或断开时，触发连接事件或断开事件；监听所述连接事件和所述断开事件，在捕捉到所述连接事件和所述断开事件时，获取当前精确时间，生成所述连接事件对应的时间戳和所述断开事件对应的时间戳；根据连接事件和所述连接事件对应的时间戳，所述断开事件和所述断开事件对应的时间戳，计算每次用户设备与随身WIFI连接到断开的时间的差值，得到用户每次连接随身WIFI的持续使用时长； 将获取的随身WIFI的状态表示数据整合成状态向量，并定义对应状态向量的所述随身WIFI的数据传输速率的调整动作；定义对应状态向量的所述随身WIFI的数据传输速率的调整动作时，包括：根据预先设定的策略，将所述状态向量映射到一组预定义的数据传输速率调整级别中选取一个调整级别； 定义奖励函数，所述奖励函数基于用户满意度和资源利用率对所述数据传输速率的调整进行评估，所述奖励函数用于指导强化学习模型在训练过程中优化所述数据传输速率的调整策略；定义奖励函数时，所述用户满意度通过衡量所述随身WIFI在当前数据传输速率下满足用户数据传输需求的程度来确定；所述资源利用率通过评估通信网络资源在当前数据传输速率下的资源使用效率来确定；根据所述用户满意度计算用户体验得分；根据所述资源利用率计算资源效率得分；将所述用户体验得分与所述资源效率得分进行加权汇总，得到综合奖励值；将所述综合奖励值用于指导所述强化学习模型在训练过程中优化所述数据传输速率的调整策略，以最大化所述综合奖励值； 选择近端策略优化算法作为强化学习算法，通过所述状态向量、所述数据传输速率的调整动作及所述奖励函数训练所述强化学习算法，以得到能够分析当前用户的随身WIFI的适配数据传输速率的强化学习模型。

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