[发明专利]一种easymesh网络管理方法及装置

说明书

本申请公开提供了一种easymesh网络管理方法及装置，其中，该方法包括：获取网络拓扑数据集；对所述网络拓扑数据集进行预处理；基于所述预处理后的网络拓扑数据集对神经网络进行训练，得到网络数据模型；根据训练得到的网络数据模型，控制easymesh网络中每个终端的连接状态和业务流Qos，解决了现有技术中，在有限的宽带下，出现各个终端设备之间的资源竞争及冲突，出现WiFi信道拥挤问题；在某一时间，有些路由器处于空闲状态，有些路由器处于高并发状态，导致资源使用不均匀的问题。

技术领域

本发明涉及智能策略技术领域，具体涉及一种easymesh网络管理方法及装置。

背景技术

近年来，随着人民生活水平不断提高，人们对网络的带宽，时延和稳定性的要求越来越高，为了满足更好的体验，easymesh应用变得越来越广泛，在家庭中通过多个路由器的组网，达到无线信号的各个角落全覆盖，但是同样随着IOT的兴起，目前每家每户的wifi终端设备数量在不断增加就会出现如下问题：1、在有限的宽带下，会出现各个终端设备之间的资源竞争及冲突，出现WiFi信道拥挤问题；2、在某一时间，有些路由器处于空闲状态，有些路由器处于高并发状态，导致资源使用不均匀。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中，在有限的宽带下，出现各个终端设备之间的资源竞争及冲突，出现WiFi信道拥挤问题；在某一时间，有些路由器处于空闲状态，有些路由器处于高并发状态，导致资源使用不均匀的问题，从而提供一种easymesh网络管理方法及装置。

为解决上述技术问题，本发明公开实施例至少提供一种easymesh网络管理方法及装置。

第一方面，本发明公开实施例提供了一种easymesh网络管理方法，包括：

获取网络拓扑数据集；

对所述网络拓扑数据集进行预处理；

基于所述预处理后的网络拓扑数据集对神经网络进行训练，得到网络数据模型；

根据训练得到的网络数据模型，控制easymesh网络中每个终端的连接状态和业务流Qos。

可选地，所述获取网络拓扑数据集，包括：

获取网络数据业务关联的IP地址、通信协议头、流量值、上传速率和下载速率。

可选地，所述对所述网络拓扑数据集进行预处理，包括：

按照日期及时间对所述网络拓扑数据集进行预处理，所述日期包括：星期一到星期日，所述时间为每30分钟。

可选地，所述基于所述预处理后的网络拓扑数据集对神经网络进行训练，得到网络数据模型包括：

将所述预处理后的网络拓扑数据集输入所述神经网络，由所述神经网络进行特征提取，并输出所提取特征的特征向量；

根据所输出的特征向量计算网络损失；

根据所述网络损失更新所述神经网络的权重；

重复上述步骤，直至网络损失收敛至低于预设值，从而得到网络数据模型。

可选地，所述根据训练得到的网络数据模型，控制easymesh网络中每个终端的连接状态和业务流Qos包括：

通过检测所述网络数据模型计算出的触发条件，如果满足触发条件，则发送远程控制指令到easymesh网络中每个终端，通过easymesh网络控制easymesh网络中每个终端的发射功率、频道、天线发出的空间流和业务流Qos。

第二方面，本发明公开实施例还提供一种easymesh网络管理装置，包括：

获取模块，用于获取网络拓扑数据集；