摘要
本发明公开了一种数字电视测试系统,涉及通信与电子信息技术领域,用于解决现有测试系统中用户分类粗糙、缺乏基于用户反馈的动态调整能力的问题,通过数据收集模块、用户分类模块、方案分析模块与反馈更新模块的协同工作,实现数字电视测试配置的个性化与动态优化,首先采集数字电视运行数据与用户操作行为数据,采用分段加权法初始化测试参数,并通过模糊聚类将用户划分为高频、中频、低频三类。对中频用户,构建卷积神经网络模型分析其行为特征,判断是否需高精度测试方案,反馈更新模块依据满意度评分与偏差区间对比,动态调整用户分类,提升测试匹配度与资源利用效率。
技术关键词
数字电视测试系统
构建卷积神经网络
数据收集模块
模糊聚类分析
模糊聚类方法
分析模块
偏差
电子信息技术
矩阵
参数
精度
动态
分段
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频道
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