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[發明專利]基于移動智能終端通用插件的測試優化方法、裝置及系統有效

專利信息
申請號: 201410626342.4 申請日: 2014-11-07
公開(公告)號: CN104301916B 公開(公告)日: 2018-01-02
發明(設計)人: 丁飛;宋愛國 申請(專利權)人: 東南大學
主分類號: H04W24/02 分類號: H04W24/02;H04W24/08;H04W24/10
代理公司: 江蘇永衡昭輝律師事務所32250 代理人: 王斌
地址: 210096*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 移動 智能 終端 通用 插件 測試 優化 方法 裝置 系統
【權利要求書】:

1.一種基于移動智能終端通用插件的測試優化方法,其特征在于,包括:

在啟動任一應用程序App時,調用集成進該APP的通用插件;

通過調用的通用插件采集無線網絡的網絡信息和終端用戶感知信息;

根據采集的網絡信息和終端用戶感知信息優化無線網絡的配置;

所述通過調用的通用插件采集無線網絡的網絡信息和終端用戶感知信息,包括如下步驟之一:

通用插件的配置;

通用插件的運行;

當調用的通用插件為兩個以上時,所述通用插件的數據融合;

對各通用插件的客戶感知數據處理;

將移動智能接收的用戶操作的一鍵投訴處理數據上傳至服務器;

所述通用插件的配置步驟進一步包括:

啟動Android項目,打開軟件項目工程;

在當前項目以引用庫的形式增加MCEB庫文件;

在啟動的項目工程中,更新AndroidManifest.xml配置文件,將MCEB庫中的AndroidManifest.xml配置文件中的Application元素里的所有內容合并到項目AndroidManifest.xml配置文件中,所述Application元素中的內容包括<Activity參數,Service參數,Receiver參數>,再將MCEB庫中AndroidManifest.xml配置文件中所需uses-permission用戶權限合并到該項目工程中;

在該項目工程的繼承Application元素里,在onCreate方法中添加并啟動服務;

啟動Activity參數入口;

所述通用插件的運行步驟進一步包括:

啟動第三方業務APP軟件;

在該第三方APP軟件中調用并啟動通用插件;

通用插件啟動后先進行應用鑒權,鑒權通過的通過插件可正常運行;

首次啟動的通用插件在插件功能運行時,需至配置服務器獲取相關通用插件的工作配置參量,所述配置參數獲取到后所述服務器自動完成對該通用插件工作狀態的更新,否則直接進入步驟305;

通用插件后臺運行并進行客戶感知數據獲??;

所述將移動智能接收的用戶操作的一鍵投訴處理數據上傳至服務器,進一步包括:

通過MCEP查看用戶通過MCEB一鍵投訴上報的網絡問題,支持數據在線查看及GIS服務;

根據MCEB上報的數據進行判斷是否可直接完成投訴處理;

通過MCEP操作界面將用戶投訴處理內容進行處理的結果直接反饋至用戶;

根據MCEB上報的數據無法直接完成投訴處理,則將用戶投訴工單反饋至上級進行投訴二次處理;

進行用戶投訴二次處理分析,并反饋獲得的分析結果;

進一步地,所述通用插件的數據融合步驟包括:設通用插件獲取n個數據的方差分別為目標估計客戶感知真值為X,通用插件獲取的各客戶感知數據值分別為X1,X2,…,Xn,并且彼此互相獨立,客戶感知數據的迭代因子分別為W1,W2,…,Wn,則融合值和迭代因子滿足如下:

X^=Σi=1nWiXi---(1)]]>

Σi=1nWi=1---(2)]]>

總均方誤差為:

σ2=E[(X-X^)2]=E[Σi=1nWi2(X-Xi)2+2Σi=1,j=1,i≠jnWiWj(X-Xi)(X-Xj)]]]>

因為X1,X2,…,Xn彼此獨立,且為X的無偏估計,則E[(X-Xi)(X-Xj)]=0,因此得到:

σ2=E[Σi=1nWi2(X-Xi)2]=Σi=1nWi2σi2---(3)]]>

接著,根據多元函數求極值,得到,

Wi*=1/Σi=1n1σi2---(4)]]>

因此,所對應的最小均方誤差為:

σmin2=1/Σi=1n1σi2---(5)]]>

根據插件在某一時刻的客戶感知值進行估計,當估計真值X為常量時,則可根據標準插件歷史數據的均值進行估計,設:

X‾i(k)=1kΣi=1kXi,(i=1,2,L,n)---(6)]]>

此時估計值為,

X‾^=Σi=1nWiX‾i(k)---(7)]]>

總均方差誤差為:

σ‾2=E[(X-X‾^)2]---(8)]]>

同理可得,

σ‾2=1kΣi=1nWiσi2---(9)]]>

因此,當最小時所對應的最優迭代因子W′p仍然滿足式(4),此時所對應的最小均方誤差為:

σ‾min2=1/(kΣi=1n1σi2)---(10).]]>

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