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龙图腾网获悉武汉微客云通信科技有限公司申请的专利一种虚拟网络终端的动态通信适配系统及实现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：CN120812002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511047518.5，技术领域涉及：H04L47/76；该发明授权一种虚拟网络终端的动态通信适配系统及实现方法是由曾浩;张汉青;温海波设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚拟网络终端的动态通信适配系统及实现方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种虚拟网络终端的动态通信适配系统及实现方法，涉及通信适配领域技术领域，包括：分析用户群体对网络性能的需求，构建用户群体网络需求矩阵；基于网络测量平台数据分析，实时监测网络状况和设备运行状态，获取用户群体通讯设备软件的网络资源分配状况，生成用户群体网络行为画像；结合用户群体网络需求矩阵与用户群体网络行为画像，动态调整与优化虚拟网络终端的网络资源分配策略；基于优化后虚拟网络终端的网络资源分配策略，构建虚拟网络终端的动态通信适配模型，实现虚拟网络在多种网络环境下的通信质量优化与适配。本发明有益效果在于：提升了系统在高负载情况下的自适应能力与可靠性，显著提高了用户体验和通信效率。

本发明授权一种虚拟网络终端的动态通信适配系统及实现方法在权利要求书中公布了：1.一种虚拟网络终端的动态通信适配实现方法，其特征在于，包括： S1、基于用户群体历史网络使用数据，分析用户群体对网络性能的需求，构建用户群体网络需求矩阵； S2、基于网络测量平台数据分析，实时监测网络状况和设备运行状态，获取用户群体通讯设备软件的网络资源分配状况，生成用户群体网络行为画像； S3、利用强化学习算法，结合用户群体网络需求矩阵与用户群体网络行为画像，动态调整与优化虚拟网络终端的网络资源分配策略； S4、基于优化后虚拟网络终端的网络资源分配策略，构建虚拟网络终端的动态通信适配模型，实现虚拟网络在多种网络环境下的通信质量优化与适配； 所述利用强化学习算法，结合用户群体网络需求矩阵与用户群体网络行为画像，动态调整与优化虚拟网络终端的网络资源分配策略，包括： 基于用户群体网络需求矩阵和用户群体网络行为画像作为状态空间，采用带宽与CPU占有率的调整作为动作空间，定义强化学习模型的奖励函数，结合用户满意度、资源成本和服务达标奖励，构建马尔可夫决策过程模型； 利用策略梯度算法，以状态空间作为网络输入，以带宽和CPU调整的动作分布作为输出，随机初始化策略网络和价值网络的参数，采用价值网络估算当前状态值，计算优势函数，获取目标函数更新策略网络，通过梯度下降方法优化策略网络参数，采用动作掩码机制约束资源分配，不断迭代训练强化学习模型，直至收敛，得到最优的网络资源分配策略，动态调整虚拟网络终端的网络资源配置。

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