一种基于大模型的智能异构网络融合优化方法及装置

本发明公开一种基于大模型的智能异构网络融合优化方法及装置，其中，该方法包括：收集各种异构网络的实时网络状态数据、业务需求数据以及用户设备数据并进行预处理；从预处理后的数据中提取能够反映网络状态和业务需求的实时变化的关键特征；采用自适应多模态融合算法，自动识别异构网络数据的模态特性，并动态调整融合过程中的权重和参数，以实现最优的融合效果；再结合跨网络上下文感知优化策略，实现深度学习驱动的大模型的构建；智能融合模块根据大模型的输出结果，动态选择最佳的网络路径和传输策略。该方法及装置基于深度学习的大模型，采用自适应多模态融合算法和跨网络上下文感知优化策略，实现网络的智能融合。