基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统及方法，涉及移动应用开发和维护领域。本发明专利技术包括：智能数据采集模块、安全数据传输模块、深度学习分析模块和自适应优化模块。全面的性能指标监控、智能数据采集、深度学习分析和自动化优化，实现了对移动应用性能的全方位、智能化管理。该系统不仅能够实时监控和分析应用性能，还能预测潜在问题并自动进行优化，大大提升了移动应用的性能和用户体验。通过监控和优化多个关键性能指标，本系统为开发者提供了一个强大的工具，帮助他们创建高性能、稳定和用户友好的移动应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于移动应用开发和维护，特别是涉及基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统及方法。

技术介绍

1、随着移动应用的普及，用户对应用性能的要求不断提高。现有的应用性能管理(apm)系统主要关注服务器端性能，对移动端的监控不够全面，且往往只能被动响应已经发生的性能问题，缺乏预测性和自适应性。

2、如中国专利cn115373687a提供一种移动端app的性能优化方法、装置和存储介质，方法包括：对app资源文件进行功能优化，对app资源文件中的无效代码和无用资源文件进行删除，对本地图片资源进行压缩；对app后台配置的图片进行改造，并优化图片的使用和回收过程；对app的启动任务进行进行排序，利用cpu多核按照排序进行任务启动，去除app启动过程中的冗余代码，将部分启动任务延后到app启动完成后进行处理；优化app运行过程中的页面信息获取方式，监控app运行过程中的网页加载情况，并进行对应优化；优化app的主版面加载结果，优化app的存储，优化cpu的线程。实现了移动端app的性能提升，提升了用户使用体验。

3、还如中国专利cn113本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述智能数据采集模块通过动态调整采样率的算法根据应用状态和设备状态调整数据采集频率。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述智能数据采集模块使用字节码注入技术在编译时自动插入性能监控代码。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述安全数据传输模块通过GZIP算法减小传输数据的大小。

5.根据权利要求1所述的...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述智能数据采集模块通过动态调整采样率的算法根据应用状态和设备状态调整数据采集频率。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述智能数据采集模块使用字节码注入技术在编译时自动插入性能监控代码。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述安全数据传输模块通过gzip算法减小传输数据的大小。

5.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述深度学习分析模块对数据进行的预处理包括数据清洗、归一化和特征提取；所述深度学习分析模块通过tensorflow构建lstm神经网络模型，用于分析时间序列性能数据。

6.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宏远，
申请(专利权)人：深圳联友科技有限公司，
类型：发明
国别省市：