QCI匹配方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种QCI匹配方法、装置、设备及存储介质，属于移动通信技术领域。本发明专利技术在接收到用户发送的行业应用请求信息时，从所述行业应用请求信息中提取行业应用特征属性；获取用户面功能网元分配给数据通道的服务质量参数类别标识符QCI特征属性；将所述行业应用特征属性和所述QCI特征属性输入至QCI匹配模型中，并获得所述QCI匹配模型输出的行业应用与各个QCI之间的匹配关系；根据所述匹配关系为行业应用匹配相应的QCI，通过将行业应用特征属性QCI和QCI特征属性输入至QCI匹配模型行业应用与各个QCI之间的匹配关系，根据匹配关系为行业应用匹配相应的QCI，能够准确地位行业应用分配所需的QCI。业应用分配所需的QCI。业应用分配所需的QCI。

【技术实现步骤摘要】
QCI匹配方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及移动通信
，尤其涉及一种QCI匹配方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前3GPP为Data channel分配了新的QCI：71(时延150ms，丢包率10
‑
6)、72(时延150ms，丢包率10
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6)、73(时延150ms，丢包率10
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6)、74(时延150ms，丢包率10
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6)、76(时延150ms，丢包率10
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6)。但Data channel中传递多样化应用内容、传递的媒体类型及格式也多种多样，需要为不同的行业应用分配其所需的QCI。但目前3GPP并未明确定义Data channel中不同类型的内容所需匹配的QCI，即无法为不同的行业应用分配其所需的QCI。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种QCI匹配方法、装置、设备本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种QCI匹配方法，其特征在于，所述QCI匹配方法包括：在接收到用户发送的行业应用请求信息时，从所述行业应用请求信息中提取行业应用特征属性；获取用户面功能网元分配给数据通道的服务质量参数类别标识符QCI特征属性；将所述行业应用特征属性和所述QCI特征属性输入至QCI匹配模型中，并获得所述QCI匹配模型输出的行业应用与各个QCI之间的匹配关系；根据所述匹配关系为行业应用匹配相应的QCI。2.如权利要求1所述的QCI匹配方法，其特征在于，所述将所述行业应用特征属性和所述QCI特征属性输入至QCI匹配模型中之前，还包括：获取行业应用特征属性的第一属性类型，以及所述QCI特征属性的第二属性类型；根据所述第一属性类型对应的第一数据处理方式对所述行业应用特征属性进行预处理，以获得目标行业应用特征属性；根据所述第二属性类型对应的第二数据处理方式对所述QCI特征属性进行预处理，以获得目标QCI特征属性；相应地，所述将所述行业应用特征属性和所述QCI特征属性输入至QCI匹配模型中，包括：将所述目标行业应用特征属性和所述目标QCI特征属性输入至QCI匹配模型中。3.如权利要求1所述的QCI匹配方法，其特征在于，将所述行业应用特征属性和所述QCI特征属性输入至QCI匹配模型中之前，还包括：从服务器中获取历史行业应用特征属性和有效QCI特征属性；获取所述历史行业应用特征属性和所述有效QCI特征属性之间的历史匹配度评分；根据所述历史行业应用特征属性、所述有效QCI特征属性以及所述历史匹配度评分构建总数据集；根据预设比例从所述总数据集中筛选出目标数据集；按照所述目标数据集对预设神经网络模型进行训练，以获得QCI匹配模型。4.如权利要求3所述的QCI匹配方法，其特征在于，所述按照所述目标数据集对预设神经网络模型进行训练，以获得QCI匹配模型，包括：按照预设训练参数对预设神经网络模型进行设置，以获得参考神经网络模型；将所述目标数据集中的历史行业应用特征属性和有效QCI特征属性输入至所述参考神经网络模型，以获得预测匹配度评分；获取所述预测匹配度评分和所述目标数据集中的历史匹配度评分之间的评分误差；根据所述评分误差对所述参考神经网络模型进行优化，以获得QCI匹配模型。5.如权利要求1所述的QCI匹配方...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢彪，张汉良，丁东，胡皓，陈嫦娇，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：