本发明属于移动应用开发和维护，特别是涉及基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统及方法。
背景技术：
1、随着移动应用的普及，用户对应用性能的要求不断提高。现有的应用性能管理(apm)系统主要关注服务器端性能，对移动端的监控不够全面，且往往只能被动响应已经发生的性能问题，缺乏预测性和自适应性。
2、如中国专利cn115373687a提供一种移动端app的性能优化方法、装置和存储介质，方法包括：对app资源文件进行功能优化，对app资源文件中的无效代码和无用资源文件进行删除，对本地图片资源进行压缩；对app后台配置的图片进行改造，并优化图片的使用和回收过程；对app的启动任务进行进行排序，利用cpu多核按照排序进行任务启动，去除app启动过程中的冗余代码，将部分启动任务延后到app启动完成后进行处理；优化app运行过程中的页面信息获取方式，监控app运行过程中的网页加载情况，并进行对应优化；优化app的主版面加载结果，优化app的存储，优化cpu的线程。实现了移动端app的性能提升，提升了用户使用体验。
3、还如中国专利cn113419935b公开一种移动端性能监控方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采用预置拦截器获取运行信息并进行过滤，得到移动端的系统类型、运行方法和运行参数；根据系统类型，选取动态监控方法替换对应的运行方法；根据运行参数，采用动态监控方法统计移动端的性能监控结果；获取移动端的配置信息，并根据配置信息，选取与移动端相适应的性能对照参数；对比性能对照参数和性能监控结果，并根据对比的结果，判断移动端当前是否发生异常；若发生异常，则上报性能检测结果至服务端并进行异常提示处理。还涉及区块链技术，所述运行信息存储于区块链中。实现了业务逻辑和性能监督的隔离，提升了性能监控的可扩展性。
4、因此，需要一种更先进的移动端apm系统来满足日益增长的性能优化需求。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统及方法，通过智能数据采集模块、安全数据传输模块、深度学习分析模块和自适应优化模块，解决了现有的问题，不仅能实时监控和分析应用性能，还能预测潜在的性能问题并自动进行优化。
2、为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
3、作为本发明提供的第一个方面，本发明为一种本发明为基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，包括：
4、智能数据采集模块：其使用操作系统ap i监控应用状态并通过硬件传感器ap i采集移动设备状态信息；
5、安全数据传输模块：其通过rsa算法进行密钥交换、通过aes算法加密实际数据，并通过密钥轮换机制定期更新会话密钥；
6、深度学习分析模块：其用于对数据进行预处理和lstm模型构建；
7、自适应优化模块：其基于q-l earn i ng的优化器，学习最佳的性能优化策略，并通过遗传算法自动调整应用的关键参数。
8、进一步地，所述智能数据采集模块通过动态调整采样率的算法根据应用状态和设备状态调整数据采集频率。
9、进一步地，所述智能数据采集模块使用字节码注入技术在编译时自动插入性能监控代码。
10、进一步地，所述安全数据传输模块通过gz ip算法减小传输数据的大小。
11、进一步地，所述深度学习分析模块对数据进行的预处理包括数据清洗、归一化和特征提取；所述深度学习分析模块通过tensorf l ow构建lstm神经网络模型，用于分析时间序列性能数据。
12、进一步地，所述深度学习分析模块还用于使用训练好的模型预测未来的性能指标，并基于隔离森林(i so l at i on forest)的异常检测算法进行异常检测。
13、进一步地，所述性能指标包括响应时间、内存使用率、cpu使用率、电量消耗速率、网络请求时间、应用启动时间、帧率、崩溃频率、anr率、应用的磁盘读写操作频率和数量、垃圾回收频率、线程数、电池温度、网络使用情况、gpu使用率。
14、进一步地，所述自适应优化模块还根据性能预测结果调整应用配置。
15、进一步地，还包括apm服务器，所述安全数据传输模块将采集到的数据从移动设备传输到服务器。
16、作为本发明提供的第二个方面，本发明为一种基于深度学习的移动端应用性能自适应优化方法，所述优化方法基于第一个方面所述的优化系统实现。
17、本发明具有以下有益效果：
18、全面的性能指标监控：监控多项关键性能指标，涵盖应用运行的各个方面。
19、智能自适应数据采集：根据应用状态和设备条件动态调整数据采集策略，最小化性能开销。
20、基于深度学习的性能预测：使用lstm网络分析历史性能数据，预测未来可能出现的性能问题。
21、多维度异常检测：利用隔离森林算法，在多个性能指标维度上进行异常检测。
22、自动化性能优化：系统能够根据深度学习分析结果自动调整应用配置，实现性能的持续优化。
23、端到端加密和动态密钥管理：确保敏感性能数据在传输和存储过程中的安全性。
24、跨平台支持：同时支持ios和androi d平台，提供统一的性能监控和优化解决方案。
25、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
1.基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述智能数据采集模块通过动态调整采样率的算法根据应用状态和设备状态调整数据采集频率。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述智能数据采集模块使用字节码注入技术在编译时自动插入性能监控代码。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述安全数据传输模块通过gzip算法减小传输数据的大小。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述深度学习分析模块对数据进行的预处理包括数据清洗、归一化和特征提取；所述深度学习分析模块通过tensorflow构建lstm神经网络模型，用于分析时间序列性能数据。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述深度学习分析模块还用于使用训练好的模型预测未来的性能指标，并基于隔离森林的异常检测算法进行异常检测。
7.根据权利要求6所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述性能指标包括响应时间、内存使用率、cpu使用率、电量消耗速率、网络请求时间、应用启动时间、帧率、崩溃频率、anr率、应用的磁盘读写操作频率和数量、垃圾回收频率、线程数、电池温度、网络使用情况、gpu使用率。
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，所述自适应优化模块还根据性能预测结果调整应用配置。
9.根据权利要求1所述的基于深度学习的移动端应用性能自适应优化系统，其特征在于，还包括apm服务器，所述安全数据传输模块将采集到的数据从移动设备传输到服务器。
10.基于深度学习的移动端应用性能自适应优化方法，其特征在于，所述优化方法基于权利要求1-9任一项所述的优化系统实现。
