[发明专利]一种终端自动切换网络方法和装置

权利要求书

1.一种终端自动切换网络的方法，其特征在于，包括：

当终端监测到用户变更了当前连接的网络时，所述终端利用当前的网络场景参数和所述变更后的网络，对指定的深度学习模型进行训练；所述深度学习模型用于选择自动连接的目标网络；

当所述终端的可用网络集合发生变化且当前满足预设的网络智能选择条件时，所述终端根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，选择当前自动连接的目标网络，并连接至所述目标网络。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述网络场景参数至少包括：

当前检测到的WIFI网络以及每个所述WIFI网络的状态信息，所述状态信息包括信号强度和可否自动连接；

和，当前检测到的移动通信网络以及每个所述移动通信网络的信号强度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述网络场景参数进一步包括：

当前检测到的每个所述移动通信网络的剩余流量；

当前用户正在使用的前台应用；

和，当前所处的地理位置信息。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述网络智能选择条件包括：

所述可用网络集合中至少包含两个网络，且所述深度学习模型至少经过一次所述训练。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法进一步包括：

当所述终端检测到用户正在使用支付类应用进行支付，且满足：所述终端首次处于当前网络场景中且连接的网络为WIFI网络，以及当前存在可用的移动通信网络时，触发用户确认是否切换至移动通信网络，并在接收到相应的切换确认指令后，执行相应的网络切换。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述终端仅在检测到用户变更了当前连接的网络，且当前处于网络智能切换模式时，进行所述训练；

所述网络智能选择条件至少包括：当前处于网络智能切换模式。

7.一种终端自动切换网络的装置，其特征在于，设置于终端中，包括：处理器，所述处理器用于：

当监测到用户变更了当前连接的网络时，利用当前的网络场景参数和所述变更后的网络，对指定的深度学习模型进行训练；所述深度学习模型用于选择自动连接的目标网络；

当所述终端的可用网络集合发生变化且当前满足预设的网络自动切换条件时，根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，选择当前自动连接的目标网络，并连接至所述目标网络。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于：所述网络场景参数至少包括：

当前检测到的WIFI网络以及每个所述WIFI网络的状态信息，所述状态信息包括信号强度和可否自动连接；

和，当前检测到的移动通信网络以及每个所述移动通信网络的信号强度。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于：所述网络场景参数进一步包括：

当前检测到的每个所述移动通信网络的剩余流量；

当前用户正在使用的前台应用；

和，当前所处的地理位置信息。

10.如权利要求7所述的装置，其特征在于：所述网络智能选择条件包括：

所述可用网络集合中至少包含两个网络，且所述深度学习模型至少经过一次所述训练。

11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理器进一步用于：

当检测到用户正在使用支付类应用进行支付，且满足：所述终端首次处于当前网络场景中且连接的网络为WIFI网络，以及当前存在可用的移动通信网络时，触发用户确认是否切换至移动通信网络，并在接收到相应的切换确认指令后，执行相应的网络切换。