1.一种面向用户应用的自适应接入网络选择装置，其特征在于，包括：

(1)终端特性感知模块，感知获得移动终端自身的运动状态、能力消耗、及费用信息；

(2)用户应用分析模块，分析用户历史数据，获得用户的使用偏好，用户的使用时段、业务类别、业务量，为信息智能管理模块提供数据；

(3)网络信息收集模块：对网络信息定向性收集，获取可用网络各层状态信息，将其状态参数实时传送至信息智能管理模块；

(4)信息智能管理模块，接收终端特性感知模块、用户应用分析模块及网络信息收集模块的数据，根据终端特性、用户业务特性及可用网络状态信息，对候选网络进行优先级排序，对业务敏感变量进行优先级排序，并反馈至网络智能模拟模块；

(5)网络智能模拟模块，对信息智能管理模块的数据进行非线性映射，模拟接入网络业务敏感特性与用户应用需求的相关性，将用户QoS特性作为阈值信号和教师信号，通过学习各网络接入及运行过程，获得QoS特性在不同网络中的优化权值，并将这些优化权值传送到网络选择判决模块，根据输出信号与教师信号之间的差值及输入信号进行优化权值的更新，并将这些优化权值传送到网络选择判决模块，所述获得QoS特性在不同网络中的优化权值具体为：根据公式 确定网络i中第k个输入优化参量对服务质量的第j个特性参量的优化权值，其中，M为优化参量类型数目、L为输出业务敏感特性参量类型数目，所述输出信号的获取具体包括，输入信号向量xi，经过线性加权及阈值信号θ的偏置，并通过非线性激励函数的映射，调用公式： 获得输i

出信号y，进行优化权值的更新具体包括，根据公式 确

定网络i中第k个输入优化参量对业务服务质量的第j个特性参量的下一次优化权值，其中，η为学习率，t为学习次数，tji、yji分别表示第i个网络的第j个业务敏感判定参量的理想输出值、实际输出值，xki表示网络i中输入信号向量xi的第k个输入优化参量，阈值信号包括：时延阈值、丢包率阈值、吞吐量阈值、抖动阈值；

(6)网络选择判决模块，根据优化权值选择最优接入网络。

2.根据权利要求1所述的自适应接入网络选择装置，其特征在于，根据业务类型以及用户使用的历史数据确定的服务质量特性参量为连接时延、时延抖动、包丢失率、带宽的优先级排序。

3.一种面向用户应用的自适应接入网络选择方法，其特征在于，包括以下步骤：终端特性感知模块感知获得移动终端自身的运动状态、能量消耗、及费用信息；用户应用分析模块对用户历史数据分析，获得用户的使用偏好，用户偏好使用时段、业务类别、业务量，为信息智能管理模块提供数据；网络信息收集模块收集网络信息，获取可用网络各层状态信息，将其状态信息实时传送至信息智能管理模块；信息智能管理模块接收终端特性感知模块、用户应用分析模块及网络信息收集模块的数据，根据终端特性、用户业务特性及可用网络状态信息，对候选网络进行优先级排序，对业务敏感变量进行优先级排序，并反馈至网络智能模拟模块；网络智能模拟模块对信息智能管理模块的数据进行非线性映射，模拟接入网络业务敏感特性与用户应用需求的相关性，将用户QoS特性作为阈值信号和教师信号，通过学习各网络接入及运行过程，获得网络QoS参量在不同网络中的权值，并将这些优化权值传送到网络选择判决模块，所述获得QoS特性在不同网络中的优化权值具体为：根据公式 确定网络i中第k个输入优化参量对服务质量的第j个特性参量的优化权值，其中，M为优化参量类型数目、L为输出业务敏感特性参量类型数目，所述输出信号的获取具体包括，输入信号向量xi，经过线性加权及阈值信号θ的偏置，并通过i非线性激励函数的映射，调用公式： 获得输出信号y，进行优化权

值的更新具体包括，根据公式 确定网络i中第k个输入

优化参量对业务服务质量的第j个特性参量的下一次优化权值，其中，η为学习率，t为学习次数，tji、yji分别表示第i个网络的第j个业务敏感判定参量的理想输出值、实际输出值，xki表示网络i中输入信号向量xi的第k个输入优化参量，阈值信号包括：时延阈值、丢包率阈值、吞吐量阈值、抖动阈值；网络选择判决模块，根据优化权值判决选择最优接入网络。

4.根据权利要求3所述的自适应接入网络选择方法，其特征在于，其特征在于，根据业务类型以及用户使用的历史数据确定的服务质量特性参量为连接时延、时延抖动、包丢失率、带宽的优先级排序。