【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种消息匹配通道发送的方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在通讯领域，当前的信息发送越来越多样化，从早先的传统短消息发送，到多媒体消息、5g消息以及短消息的国际短信。信息属性不断扩展，消息发送通道属性也在扩展，目前信息发送策略是为发送信息配置对应的通道，该工作可以由人工配置或程序进行动态配置，但对应庞大的信息发送，涉及到切换通道和企业信息配置通道相当繁琐且容易出错；以程序对消息进行通道配置为例，考虑到信息由n个属性，通道由m个属性（比如通道协议cmpp，smgp、sgip和smpp四个属性，通道费用高、中、低三个属性），以信息的一个属性为前提找通道，通道每个属性是否可用（决策使用）是一个布尔函数集合{可用，不可用}，此时出现情况，是一个指数级数据，况且信息还有n个属性，通道一些属性是多个枚举，如此复杂使用程序完成整个自动配置与切换显然不合适也不现实，引入人工智能处理该类问题很有必要，以便于实现消息发送通道的自动切换和通道的扩展，为业务运营人员提供信息发送参考数据（如：在信息发送之前给出发送使用...
【技术保护点】
1.一种消息匹配通道发送的方法，其特征在于，所述消息匹配通道发送的方法具体包括：
2.根据权利要求1所述消息匹配通道发送的方法，其特征在于，所述构建神经网络模型，将消息因素与通道因素之间的线性关系、非线性关系、微分方程和偏微分方程作为约束条件或边界注入所述神经网络模型的神经网络中，指导和约束神经网络学习，以得到最优神经网络模型，包括：
3.根据权利要求2所述消息匹配通道发送的方法，其特征在于，所述计算期望数值损失包括：
4.根据权利要求3所述消息匹配通道发送的方法，其特征在于，所述计算物理信息损失包括：
5.一种消息匹配...
【技术特征摘要】
1.一种消息匹配通道发送的方法，其特征在于，所述消息匹配通道发送的方法具体包括：
2.根据权利要求1所述消息匹配通道发送的方法，其特征在于，所述构建神经网络模型，将消息因素与通道因素之间的线性关系、非线性关系、微分方程和偏微分方程作为约束条件或边界注入所述神经网络模型的神经网络中，指导和约束神经网络学习，以得到最优神经网络模型，包括：
3.根据权利要求2所述消息匹配通道发送的方法，其特征在于，所述计算期望数值损失包括：
4.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：李威伟，沈浩，毛志国，陈明，毛杨，邹彦虎，李重正，段云湖，
申请(专利权)人：上海帜讯信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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