CN111817935A - 一种互联网智能家居数据处理方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本公开揭示的互联网智能家居数据处理方法及系统,首先抽取实时运行数据,其次解析实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数并进行数据转码得到目标转码数据,然后提取每组目标转码数据中的目标数据字段并确定每组目标转码数据对应的指向信息,最后通过指向信息以及设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑,进而通过对构建的运行数据集进行识别得到数据识别结果以确定出运行状态异常的目标智能家居。如此,能够将每个智能家居的实时运行数据的识别、分析和处理从不同智能家居的数据处理线程中分离出来并集成到云端,从而能够有效避免不同智能家居的数据处理线程之间的数据不兼容,从而避免智能家居的运行数据的丢失。

Description

一种互联网智能家居数据处理方法及系统
技术领域
本公开涉及基于互联网的数据处理技术领域,特别涉及一种互联网智能家居数据处理方法及系统。
背景技术
智能家居是在互联网和物联网的影响下的物联化体现。与普通家居相比,智能家居不仅具有传统的居住功能,还兼备网络通信、数据分析、信息家电和设备自动化等功能。能够帮助家庭与外部保持数据信息交流畅通,优化人们的生活方式,帮助人们有效安排时间,增强家居生活的安全性,减少能源的消耗。
现目前的智能家居类型繁多,不同类型的智能家居的数据格式存在差异,在对一些智能家居的实时运行数据进行分析和识别时往往会出现数据丢失的现象,这样难以准确确定智能家居的运行状态异常与否。
发明内容
有鉴于此,本公开提供了一种互联网智能家居数据处理方法及系统。
本公开提供了一种互联网智能家居数据处理方法,应用于与多个智能家居存在数据通信连接的数据处理服务器,所述方法包括:
向每个智能家居发送携带有签名密钥的数据抽取请求,在接收到每个智能家居基于所述数据抽取请求发送的响应数据时,从每个智能家居的运行日志文件中抽取实时运行数据;
解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数,根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据;其中,所述目标转码数据的数据格式为设定数据格式;
提取每组目标转码数据中不随数据更新而变化的目标数据字段,基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息;其中,所述指向信息用于指示目标转码数据对应智能家居之间协作运行;
通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑;构建所述运行网络拓扑的运行数据集并对所述运行数据集进行识别得到数据识别结果,根据所述数据识别结果确定出运行状态异常的目标智能家居。
优选地,解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数,具体包括:
解析每个智能家居对应的实时运行数据以确定出所述实时运行数据对应的数据格式更新纪录;
调取每组数据格式更新纪录对应的智能家居的通信协议版本记录;
从所述通信协议版本记录中确定出与其对应的数据格式更新纪录之间存在迭代标识的记录数据,根据所述记录数据在所述数据格式更新纪录中确定出所述当前数据格式参数。
优选地,根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据,进一步包括:
提取所述当前数据格式参数对应的格式配置脚本并将所述格式配置脚本进行拆分得到多个连续的脚本编码段,确定每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数;
获取每组实时运行数据的数据结构序列并根据所述数据结构序列构建用于指示所述实时运行数据的数据更新率的第一数据列表以及用于指示所述实时运行数据的数据影响系数的第二数据列表;其中,所述第一数据列表和所述第二数据列表中均包括多个具有不同列表加权值的列表单元;
基于确定出的每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数对所述第一数据列表中的列表单元进行筛选,使得筛选得到的第一列表单元对应的数据更新率在每个脚本编码段上的映射值与该脚本编码段对应的脚本影响权重之间的差值大于第一设定值、且筛选得到的第一列表单元在所述第一数据列表中的全局调度系数小于确定出的每个关联系数;从所述第一列表单元中确定出最大列表加权值对应的目标列表单元对应的列表数据集且并行地从所述第二数据列表中选取基准列表单元;其中,所述基准列表单元对应的数据影响系数为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的中位数且所述基准列表单元的列表加权值为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的最小值;
将所述列表数据集映射至所述基准列表单元中以在所述基准列表单元中得到与所述列表数据集对应的映射数据集,通过所述映射数据集和所述列表数据集之间的数据映射路径确定每组实时运行数据对应的数据转码路径;提取每条数据转码路径对应的路径表达式以及所述路径表达式对应的数据修复逻辑信息,基于所述路径表达式对每组实时运行数据进行数据转码得到初始转码数据并通过所述数据修复逻辑信息对所述初始转码数据进行缺损值补全以得到所述目标转码数据。
优选地,基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息,包括:
从所述目标数据字段中提取出多个字段标识符,并确定每个字段标识符的标识维度信息;
提取每组标识维度信息对应的信息特征值并按照所述标识维度信息对应的字段标识符在所述目标数据字段中的相对位置将所述信息特征值进行排序以得到信息特征值序列;
按照所述信息特征值系列对应的信息提取逻辑提取每组目标转码数据对应的转码描述信息,并基于所述目标转码数据对应的缺损值补全记录从所述转码描述信息中确定出所述指向信息。
优选地,通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑,包括:
基于所述指向信息中的指向参数确定所述智能家居对应的拓扑连线;其中,每条拓扑连线存在两个连线节点标识,每条拓扑连线中的两个连线节点标识的优先级不同,每条拓扑连线的连线方向为该拓扑连线中具有较高优先级的连线节点标识指向具有较低优先级的节点连线标识;
根据从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据确定所述设备标识数据对应的智能家居的运行损耗曲线;
根据所述运行损耗曲线确定对应的智能家居的运行时效性权重并基于所述运行时效性权重生成每个智能家居对应的拓扑地址信息;
通过每条拓扑连线对应的连线节点标识以及连线方向建立所述智能家居的运行网络拓扑。
本公开提供了一种互联网智能家居数据处理系统,包括数据处理服务器以及多个智能家居,所述数据处理服务器与每个智能家居存在数据通信连接;其中,所述数据处理服务器用于:
向每个智能家居发送携带有签名密钥的数据抽取请求,在接收到每个智能家居基于所述数据抽取请求发送的响应数据时,从每个智能家居的运行日志文件中抽取实时运行数据;
解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数,根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据;其中,所述目标转码数据的数据格式为设定数据格式;
提取每组目标转码数据中不随数据更新而变化的目标数据字段,基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息;其中,所述指向信息用于指示目标转码数据对应智能家居之间协作运行;
通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑;构建所述运行网络拓扑的运行数据集并对所述运行数据集进行识别得到数据识别结果,根据所述数据识别结果确定出运行状态异常的目标智能家居。
优选地,所述数据处理服务器解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数具体包括:
解析每个智能家居对应的实时运行数据以确定出所述实时运行数据对应的数据格式更新纪录;
调取每组数据格式更新纪录对应的智能家居的通信协议版本记录;
从所述通信协议版本记录中确定出与其对应的数据格式更新纪录之间存在迭代标识的记录数据,根据所述记录数据在所述数据格式更新纪录中确定出所述当前数据格式参数。
优选地,所述数据处理服务器根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据进一步包括:
提取所述当前数据格式参数对应的格式配置脚本并将所述格式配置脚本进行拆分得到多个连续的脚本编码段,确定每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数;
获取每组实时运行数据的数据结构序列并根据所述数据结构序列构建用于指示所述实时运行数据的数据更新率的第一数据列表以及用于指示所述实时运行数据的数据影响系数的第二数据列表;其中,所述第一数据列表和所述第二数据列表中均包括多个具有不同列表加权值的列表单元;
基于确定出的每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数对所述第一数据列表中的列表单元进行筛选,使得筛选得到的第一列表单元对应的数据更新率在每个脚本编码段上的映射值与该脚本编码段对应的脚本影响权重之间的差值大于第一设定值、且筛选得到的第一列表单元在所述第一数据列表中的全局调度系数小于确定出的每个关联系数;从所述第一列表单元中确定出最大列表加权值对应的目标列表单元对应的列表数据集且并行地从所述第二数据列表中选取基准列表单元;其中,所述基准列表单元对应的数据影响系数为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的中位数且所述基准列表单元的列表加权值为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的最小值;
将所述列表数据集映射至所述基准列表单元中以在所述基准列表单元中得到与所述列表数据集对应的映射数据集,通过所述映射数据集和所述列表数据集之间的数据映射路径确定每组实时运行数据对应的数据转码路径;提取每条数据转码路径对应的路径表达式以及所述路径表达式对应的数据修复逻辑信息,基于所述路径表达式对每组实时运行数据进行数据转码得到初始转码数据并通过所述数据修复逻辑信息对所述初始转码数据进行缺损值补全以得到所述目标转码数据。
优选地,所述数据处理服务器基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息包括:
从所述目标数据字段中提取出多个字段标识符,并确定每个字段标识符的标识维度信息;
提取每组标识维度信息对应的信息特征值并按照所述标识维度信息对应的字段标识符在所述目标数据字段中的相对位置将所述信息特征值进行排序以得到信息特征值序列;
按照所述信息特征值系列对应的信息提取逻辑提取每组目标转码数据对应的转码描述信息,并基于所述目标转码数据对应的缺损值补全记录从所述转码描述信息中确定出所述指向信息。
优选地,所述数据处理服务器通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑包括:
基于所述指向信息中的指向参数确定所述智能家居对应的拓扑连线;其中,每条拓扑连线存在两个连线节点标识,每条拓扑连线中的两个连线节点标识的优先级不同,每条拓扑连线的连线方向为该拓扑连线中具有较高优先级的连线节点标识指向具有较低优先级的节点连线标识;
根据从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据确定所述设备标识数据对应的智能家居的运行损耗曲线;
根据所述运行损耗曲线确定对应的智能家居的运行时效性权重并基于所述运行时效性权重生成每个智能家居对应的拓扑地址信息;
通过每条拓扑连线对应的连线节点标识以及连线方向建立所述智能家居的运行网络拓扑。
有益效果
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。
首先从每个智能家居的运行日志文件中抽取实时运行数据,其次解析实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数并根据当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据,然后提取每组目标转码数据中的目标数据字段并基于目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息,最后通过指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑,进而通过对构建的运行数据集进行识别得到数据识别结果,以根据数据识别结果确定出运行状态异常的目标智能家居。如此,能够将每个智能家居的实时运行数据的识别、分析和处理从不同智能家居的数据处理线程中分离出来并集成到云端进行处理。这样以来,能够有效避免不同智能家居的数据处理线程之间的数据不兼容,从而避免智能家居的运行数据的丢失。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并于说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是本公开提供的互联网智能家居数据处理系统的通信架构示意图。
图2是本公开提供的互联网智能家居数据处理方法的流程图。
图3是本公开提供的互联网智能家居数据处理装置的功能模块框图。
图4是本公开提供的数据处理服务器的硬件结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
发明人对现有的智能家居的数据处理线程进行分析发现,不同智能家居的数据处理线程存在“排他性”,具体而言,若将智能家居a的运行数据导入智能家居b的数据处理线程中进行识别分析以确定智能家居a和智能家居b协作时的运行状态,智能家居b的数据处理线程不会响应智能家居a的运行数据,还可能在删除智能家居a的运行数据的同时误删智能家居b中的相关数据,这样会导致智能家居b的数据丢失。
为改善上述问题,本发明实施例旨在提供一种互联网智能家居数据处理方法及系统,能够将每个智能家居的实时运行数据的识别、分析和处理从不同智能家居的数据处理线程中分离出来并集成到云端进行处理,如此,能够有效避免不同智能家居的数据处理线程之间的数据不兼容,从而避免智能家居的运行数据的丢失。
有鉴于此,本发明实施例首先提供一种如图1所示的互联网智能家居数据处理系统100,所述系统可以包括部署在云端的数据处理服务器110以及多个智能家居120。其中,数据处理服务器110与每个智能家居120通信,智能家居120可以是电视、空调、风扇、照明灯、热水器和抽油烟机等,在此不作限定。
在图1的基础上,提供了如图2所示的互联网智能家居数据处理方法的流程示意图,所述互联网智能家居数据处理方法可以应用于图1中的数据处理服务器110,具体可以包括以下步骤S21-步骤S24所描述的内容。
步骤S21,向每个智能家居发送携带有签名密钥的数据抽取请求,在接收到每个智能家居基于所述数据抽取请求发送的响应数据时,从每个智能家居的运行日志文件中抽取实时运行数据。
在本实施例中,签名密钥是数据处理服务器110的认证密钥,智能家居120在通过签名密钥判断出数据处理服务器110通过数据安全和数据隐私验证时,向数据处理服务器110发送响应数据,响应数据可以是授权指令。运行日志文件用于实时记录并存储智能家居的运行数据。
步骤S22,解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数,根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据;其中,所述目标转码数据的数据格式为设定数据格式。
在具体实施时,不同智能家居120的实时运行数据的当前数据格式参数不同。设定数据格式可以是数据处理服务器110的系统数据格式,通过将不同数据格式的实时运行数据进行转码,能够确保后续进行数据识别和分析的准确性。
步骤S23,提取每组目标转码数据中不随数据更新而变化的目标数据字段,基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息;其中,所述指向信息用于指示目标转码数据对应智能家居之间协作运行。
在本实施例中,目标转码数据中存在可变字段和固定字段,固定字段对应不同智能家居120之间的电连接关系和协作运行关系。例如天然气灶具和抽油烟机之间的协作运行关系,又例如热水器和排气扇之间的协作运行关系。
步骤S24,通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑;构建所述运行网络拓扑的运行数据集并对所述运行数据集进行识别得到数据识别结果,根据所述数据识别结果确定出运行状态异常的目标智能家居。
在本实施例中,通过将不同的智能家居120及其运行数据进行拓扑节点化,能够从全局层面对智能家居120的运行数据进行识别和分析,从而准确判定智能家居120的运行状态。
在具体实施过程中,通过执行以上步骤S21-步骤S24,首先从每个智能家居的运行日志文件中抽取实时运行数据,其次解析实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数并根据当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据,然后提取每组目标转码数据中的目标数据字段并基于目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息,最后通过指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑,进而通过对构建的运行数据集进行识别得到数据识别结果,以根据数据识别结果确定出运行状态异常的目标智能家居。如此,能够将每个智能家居的实时运行数据的识别、分析和处理从不同智能家居的数据处理线程中分离出来并集成到云端进行处理。这样以来,能够有效避免不同智能家居的数据处理线程之间的数据不兼容,从而避免智能家居的运行数据的丢失。
在一个具体的实施方式中,发明人发现,在确定实时运行数据的当前数据格式参数时容易出现错误,究其原因,是没有考虑智能家居的版本更新带来的数据格式参数的迭代调整。为改善这一技术问题,在步骤S22中,解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数,具体可以包括以下步骤S2211-步骤S2213所描述的内容。
步骤S2211,解析每个智能家居对应的实时运行数据以确定出所述实时运行数据对应的数据格式更新纪录。
步骤S2212,调取每组数据格式更新纪录对应的智能家居的通信协议版本记录。
步骤S2213,从所述通信协议版本记录中确定出与其对应的数据格式更新纪录之间存在迭代标识的记录数据,根据所述记录数据在所述数据格式更新纪录中确定出所述当前数据格式参数。
如此,能够基于迭代标识考虑智能家居的版本更新带来的数据格式参数的迭代调整,从而在确定实时运行数据的当前数据格式参数时避免出现错误,这样可以确保当前数据格式参数的准确性。
详细地,为了避免在数据转码过程中的数据丢失从而确保目标转码数据的完整性,在步骤S22中,根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据,进一步可以包括以下步骤S2221-步骤S2224所描述的内容。
步骤S2221,提取所述当前数据格式参数对应的格式配置脚本并将所述格式配置脚本进行拆分得到多个连续的脚本编码段,确定每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数。
步骤S2222,获取每组实时运行数据的数据结构序列并根据所述数据结构序列构建用于指示所述实时运行数据的数据更新率的第一数据列表以及用于指示所述实时运行数据的数据影响系数的第二数据列表;其中,所述第一数据列表和所述第二数据列表中均包括多个具有不同列表加权值的列表单元。
步骤S2223,基于确定出的每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数对所述第一数据列表中的列表单元进行筛选,使得筛选得到的第一列表单元对应的数据更新率在每个脚本编码段上的映射值与该脚本编码段对应的脚本影响权重之间的差值大于第一设定值、且筛选得到的第一列表单元在所述第一数据列表中的全局调度系数小于确定出的每个关联系数;从所述第一列表单元中确定出最大列表加权值对应的目标列表单元对应的列表数据集且并行地从所述第二数据列表中选取基准列表单元;其中,所述基准列表单元对应的数据影响系数为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的中位数且所述基准列表单元的列表加权值为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的最小值。
步骤S2224,将所述列表数据集映射至所述基准列表单元中以在所述基准列表单元中得到与所述列表数据集对应的映射数据集,通过所述映射数据集和所述列表数据集之间的数据映射路径确定每组实时运行数据对应的数据转码路径;提取每条数据转码路径对应的路径表达式以及所述路径表达式对应的数据修复逻辑信息,基于所述路径表达式对每组实时运行数据进行数据转码得到初始转码数据并通过所述数据修复逻辑信息对所述初始转码数据进行缺损值补全以得到所述目标转码数据。
在具体实施时,应用上述步骤S2221-步骤S2224能够避免在数据转码过程中的数据的转码缺损和转码丢失,从而确保目标转码数据的完整性。
在实际应用时,为了确保指向信息的实时性和准确性,步骤S23所描述的基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息,示例性地可以包括以下步骤S231-步骤S233所描述的内容。
步骤S231,从所述目标数据字段中提取出多个字段标识符,并确定每个字段标识符的标识维度信息。
步骤S232,提取每组标识维度信息对应的信息特征值并按照所述标识维度信息对应的字段标识符在所述目标数据字段中的相对位置将所述信息特征值进行排序以得到信息特征值序列。
步骤S233,按照所述信息特征值系列对应的信息提取逻辑提取每组目标转码数据对应的转码描述信息,并基于所述目标转码数据对应的缺损值补全记录从所述转码描述信息中确定出所述指向信息。
通过执行上述步骤S231-步骤S233,能够将目标转码数据对应的缺损值补全记录考虑在内,从而确保指向信息的实时性和准确性。
在实施上述方案时发明人发现,运行网络拓扑具有较高的实时性要求,在建立智能家居的运行网络拓扑时常常出现运行网络拓扑的数据更新出现偏差的问题。在对这一问题进行分析后发明人发现,造成这一问题的原因是没有考虑智能家居的运行损耗,为改善这一技术问题,步骤S24中所描述的通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑,详细可以通过如下子步骤S241-子步骤S244所描述的方法实现。
步骤S241,基于所述指向信息中的指向参数确定所述智能家居对应的拓扑连线;其中,每条拓扑连线存在两个连线节点标识,每条拓扑连线中的两个连线节点标识的优先级不同,每条拓扑连线的连线方向为该拓扑连线中具有较高优先级的连线节点标识指向具有较低优先级的节点连线标识。
步骤S242,根据从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据确定所述设备标识数据对应的智能家居的运行损耗曲线。
步骤S243,根据所述运行损耗曲线确定对应的智能家居的运行时效性权重并基于所述运行时效性权重生成每个智能家居对应的拓扑地址信息。
步骤S244,通过每条拓扑连线对应的连线节点标识以及连线方向建立所述智能家居的运行网络拓扑。
在实施上述步骤S241-步骤S244所描述的内容时,能够将智能家居的运行损耗考虑在内,从而在建立智能家居的运行网络拓扑时避免运行网络拓扑的数据更新出现偏差,从而确保运行网络拓扑的高实时性要求。
在一个可替换的实施方式中,步骤S24中所描述的构建所述运行网络拓扑的运行数据集并对所述运行数据集进行识别得到数据识别结果,根据所述数据识别结果确定出运行状态异常的目标智能家居,示例性地可以基于以下步骤a-步骤e所描述的方法实现。
步骤a,将所述运行网络拓扑的运行日志以数据流的形式列出,并基于所述运行日志对应的数据流的时序特征生成所述运行日志的运行数据网络;其中,所述运行数据网络为集群网络,每个网络集群对应至少一组数据流,每个网络集群具有唯一的集群标识,所述网络集群具有由大到小的特征重要性指数的排序关系。
步骤b,根据所述网络集群的特征重要性指数的排序关系以及每个网络集群对应的集群标识,从所述运行数据网络中选取出至少两个目标网络集群并将所述目标网络集群对应的数据流按照时序依次导入预设列表中以得到所述运行网络拓扑的运行数据集。
步骤c,按照设定字段长度从所述运行数据集中提取多个数据标签以及每个数据标签对应的源数据字段,确定所述源数据字段与其对应的数据标签在时序上的匹配率并基于所述匹配率拟合出每个源数据字段对应的标签匹配曲线。
步骤d,确定所述标签匹配曲线之间的曲线交点所对应的待识别状态数据并基于所述曲线交点在其对应的每条标签匹配曲线中的位置信息计算所述曲线交点所对应的待识别状态数据的识别置信度。
步骤e,基于所述识别置信度的大小顺序对每组待识别状态数据进行识别以得到初始识别结果,将所述初始识别结果进行整合得到所述数据识别结果;提取所述数据识别结果中的多个状态标识并基于每个状态标识的特征数据对所述多个状态标识进行k均值聚类得到多个聚类集,将具有最小聚合度的聚类集中的聚类中心对应的智能家居确定为运行状态异常的目标智能家居。
在具体实施时,通过应用上述步骤a-步骤e所描述的内容,能够准确可靠地确定出运行状态异常的目标智能家居。
基于上述同样的发明构思,还提供了一种互联网智能家居数据处理系统,包括数据处理服务器以及多个智能家居,所述数据处理服务器与每个智能家居存在数据通信连接;其中,所述数据处理服务器用于:
向每个智能家居发送携带有签名密钥的数据抽取请求,在接收到每个智能家居基于所述数据抽取请求发送的响应数据时,从每个智能家居的运行日志文件中抽取实时运行数据;
解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数,根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据;其中,所述目标转码数据的数据格式为设定数据格式;
提取每组目标转码数据中不随数据更新而变化的目标数据字段,基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息;其中,所述指向信息用于指示目标转码数据对应智能家居之间协作运行;
通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑;构建所述运行网络拓扑的运行数据集并对所述运行数据集进行识别得到数据识别结果,根据所述数据识别结果确定出运行状态异常的目标智能家居。
可选地,所述数据处理服务器解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数具体包括:
解析每个智能家居对应的实时运行数据以确定出所述实时运行数据对应的数据格式更新纪录;
调取每组数据格式更新纪录对应的智能家居的通信协议版本记录;
从所述通信协议版本记录中确定出与其对应的数据格式更新纪录之间存在迭代标识的记录数据,根据所述记录数据在所述数据格式更新纪录中确定出所述当前数据格式参数。
可选地,所述数据处理服务器根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据进一步包括:
提取所述当前数据格式参数对应的格式配置脚本并将所述格式配置脚本进行拆分得到多个连续的脚本编码段,确定每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数;
获取每组实时运行数据的数据结构序列并根据所述数据结构序列构建用于指示所述实时运行数据的数据更新率的第一数据列表以及用于指示所述实时运行数据的数据影响系数的第二数据列表;其中,所述第一数据列表和所述第二数据列表中均包括多个具有不同列表加权值的列表单元;
基于确定出的每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数对所述第一数据列表中的列表单元进行筛选,使得筛选得到的第一列表单元对应的数据更新率在每个脚本编码段上的映射值与该脚本编码段对应的脚本影响权重之间的差值大于第一设定值、且筛选得到的第一列表单元在所述第一数据列表中的全局调度系数小于确定出的每个关联系数;从所述第一列表单元中确定出最大列表加权值对应的目标列表单元对应的列表数据集且并行地从所述第二数据列表中选取基准列表单元;其中,所述基准列表单元对应的数据影响系数为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的中位数且所述基准列表单元的列表加权值为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的最小值;
将所述列表数据集映射至所述基准列表单元中以在所述基准列表单元中得到与所述列表数据集对应的映射数据集,通过所述映射数据集和所述列表数据集之间的数据映射路径确定每组实时运行数据对应的数据转码路径;提取每条数据转码路径对应的路径表达式以及所述路径表达式对应的数据修复逻辑信息,基于所述路径表达式对每组实时运行数据进行数据转码得到初始转码数据并通过所述数据修复逻辑信息对所述初始转码数据进行缺损值补全以得到所述目标转码数据。
可选地,所述数据处理服务器基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息包括:
从所述目标数据字段中提取出多个字段标识符,并确定每个字段标识符的标识维度信息;
提取每组标识维度信息对应的信息特征值并按照所述标识维度信息对应的字段标识符在所述目标数据字段中的相对位置将所述信息特征值进行排序以得到信息特征值序列;
按照所述信息特征值系列对应的信息提取逻辑提取每组目标转码数据对应的转码描述信息,并基于所述目标转码数据对应的缺损值补全记录从所述转码描述信息中确定出所述指向信息。
可选地,所述数据处理服务器通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑包括:
基于所述指向信息中的指向参数确定所述智能家居对应的拓扑连线;其中,每条拓扑连线存在两个连线节点标识,每条拓扑连线中的两个连线节点标识的优先级不同,每条拓扑连线的连线方向为该拓扑连线中具有较高优先级的连线节点标识指向具有较低优先级的节点连线标识;
根据从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据确定所述设备标识数据对应的智能家居的运行损耗曲线;
根据所述运行损耗曲线确定对应的智能家居的运行时效性权重并基于所述运行时效性权重生成每个智能家居对应的拓扑地址信息;
通过每条拓扑连线对应的连线节点标识以及连线方向建立所述智能家居的运行网络拓扑。
基于上述同样的发明构思,请结合参阅图3,提供了互联网智能家居数据处理装置300的功能模块框图,所述互联网智能家居数据处理装置300应用于图1中的数据处理服务器110,所述互联网智能家居数据处理装置300具体可以包括以下功能模块:
数据抽取模块310,用于向每个智能家居发送携带有签名密钥的数据抽取请求,在接收到每个智能家居基于所述数据抽取请求发送的响应数据时,从每个智能家居的运行日志文件中抽取实时运行数据;
数据转码模块320,用于解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数,根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据;其中,所述目标转码数据的数据格式为设定数据格式;
字段提取模块330,用于提取每组目标转码数据中不随数据更新而变化的目标数据字段,基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息;其中,所述指向信息用于指示目标转码数据对应智能家居之间协作运行;
数据识别模块340,用于通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑;构建所述运行网络拓扑的运行数据集并对所述运行数据集进行识别得到数据识别结果,根据所述数据识别结果确定出运行状态异常的目标智能家居。
关于上述功能模块的说明请参阅对图2所示的方法的说明,在此不作更多说明。
进一步地,请结合参阅图4,还提供了一种数据处理服务器110的硬件架构图,包括通过总线113通信的处理器111和存储器112,处理器111从存储器112中读取计算机程序并执行,可以实现如图2所示的方法。基于此,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序在运行时实现上述图2所示的方法。
以上所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制本申请的保护范围,而仅仅是表示本申请的选定实施例。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。此外,基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下可获得的所有其它实施例,都应属于本申请保护的范围。

Claims (10)

1.一种互联网智能家居数据处理方法,其特征在于,应用于与多个智能家居存在数据通信连接的数据处理服务器,所述方法包括:
向每个智能家居发送携带有签名密钥的数据抽取请求,在接收到每个智能家居基于所述数据抽取请求发送的响应数据时,从每个智能家居的运行日志文件中抽取实时运行数据;
解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数,根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据;其中,所述目标转码数据的数据格式为设定数据格式;
提取每组目标转码数据中不随数据更新而变化的目标数据字段,基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息;其中,所述指向信息用于指示目标转码数据对应智能家居之间协作运行;
通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑;构建所述运行网络拓扑的运行数据集并对所述运行数据集进行识别得到数据识别结果,根据所述数据识别结果确定出运行状态异常的目标智能家居。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数,具体包括:
解析每个智能家居对应的实时运行数据以确定出所述实时运行数据对应的数据格式更新纪录;
调取每组数据格式更新纪录对应的智能家居的通信协议版本记录;
从所述通信协议版本记录中确定出与其对应的数据格式更新纪录之间存在迭代标识的记录数据,根据所述记录数据在所述数据格式更新纪录中确定出所述当前数据格式参数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据,进一步包括:
提取所述当前数据格式参数对应的格式配置脚本并将所述格式配置脚本进行拆分得到多个连续的脚本编码段,确定每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数;
获取每组实时运行数据的数据结构序列并根据所述数据结构序列构建用于指示所述实时运行数据的数据更新率的第一数据列表以及用于指示所述实时运行数据的数据影响系数的第二数据列表;其中,所述第一数据列表和所述第二数据列表中均包括多个具有不同列表加权值的列表单元;
基于确定出的每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数对所述第一数据列表中的列表单元进行筛选,使得筛选得到的第一列表单元对应的数据更新率在每个脚本编码段上的映射值与该脚本编码段对应的脚本影响权重之间的差值大于第一设定值、且筛选得到的第一列表单元在所述第一数据列表中的全局调度系数小于确定出的每个关联系数;从所述第一列表单元中确定出最大列表加权值对应的目标列表单元对应的列表数据集且并行地从所述第二数据列表中选取基准列表单元;其中,所述基准列表单元对应的数据影响系数为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的中位数且所述基准列表单元的列表加权值为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的最小值;
将所述列表数据集映射至所述基准列表单元中以在所述基准列表单元中得到与所述列表数据集对应的映射数据集,通过所述映射数据集和所述列表数据集之间的数据映射路径确定每组实时运行数据对应的数据转码路径;提取每条数据转码路径对应的路径表达式以及所述路径表达式对应的数据修复逻辑信息,基于所述路径表达式对每组实时运行数据进行数据转码得到初始转码数据并通过所述数据修复逻辑信息对所述初始转码数据进行缺损值补全以得到所述目标转码数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息,包括:
从所述目标数据字段中提取出多个字段标识符,并确定每个字段标识符的标识维度信息;
提取每组标识维度信息对应的信息特征值并按照所述标识维度信息对应的字段标识符在所述目标数据字段中的相对位置将所述信息特征值进行排序以得到信息特征值序列;
按照所述信息特征值系列对应的信息提取逻辑提取每组目标转码数据对应的转码描述信息,并基于所述目标转码数据对应的缺损值补全记录从所述转码描述信息中确定出所述指向信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑,包括:
基于所述指向信息中的指向参数确定所述智能家居对应的拓扑连线;其中,每条拓扑连线存在两个连线节点标识,每条拓扑连线中的两个连线节点标识的优先级不同,每条拓扑连线的连线方向为该拓扑连线中具有较高优先级的连线节点标识指向具有较低优先级的节点连线标识;
根据从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据确定所述设备标识数据对应的智能家居的运行损耗曲线;
根据所述运行损耗曲线确定对应的智能家居的运行时效性权重并基于所述运行时效性权重生成每个智能家居对应的拓扑地址信息;
通过每条拓扑连线对应的连线节点标识以及连线方向建立所述智能家居的运行网络拓扑。
6.一种互联网智能家居数据处理系统,其特征在于,包括数据处理服务器以及多个智能家居,所述数据处理服务器与每个智能家居存在数据通信连接;其中,所述数据处理服务器用于:
向每个智能家居发送携带有签名密钥的数据抽取请求,在接收到每个智能家居基于所述数据抽取请求发送的响应数据时,从每个智能家居的运行日志文件中抽取实时运行数据;
解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数,根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据;其中,所述目标转码数据的数据格式为设定数据格式;
提取每组目标转码数据中不随数据更新而变化的目标数据字段,基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息;其中,所述指向信息用于指示目标转码数据对应智能家居之间协作运行;
通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑;构建所述运行网络拓扑的运行数据集并对所述运行数据集进行识别得到数据识别结果,根据所述数据识别结果确定出运行状态异常的目标智能家居。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述数据处理服务器解析每个智能家居对应的实时运行数据以获得每组实时运行数据对应的当前数据格式参数具体包括:
解析每个智能家居对应的实时运行数据以确定出所述实时运行数据对应的数据格式更新纪录;
调取每组数据格式更新纪录对应的智能家居的通信协议版本记录;
从所述通信协议版本记录中确定出与其对应的数据格式更新纪录之间存在迭代标识的记录数据,根据所述记录数据在所述数据格式更新纪录中确定出所述当前数据格式参数。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述数据处理服务器根据所述当前数据格式参数对每组实时运行数据进行数据转码得到目标转码数据进一步包括:
提取所述当前数据格式参数对应的格式配置脚本并将所述格式配置脚本进行拆分得到多个连续的脚本编码段,确定每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数;
获取每组实时运行数据的数据结构序列并根据所述数据结构序列构建用于指示所述实时运行数据的数据更新率的第一数据列表以及用于指示所述实时运行数据的数据影响系数的第二数据列表;其中,所述第一数据列表和所述第二数据列表中均包括多个具有不同列表加权值的列表单元;
基于确定出的每个脚本编码段的脚本影响权重以及相邻两个编码脚本段之间的关联系数对所述第一数据列表中的列表单元进行筛选,使得筛选得到的第一列表单元对应的数据更新率在每个脚本编码段上的映射值与该脚本编码段对应的脚本影响权重之间的差值大于第一设定值、且筛选得到的第一列表单元在所述第一数据列表中的全局调度系数小于确定出的每个关联系数;从所述第一列表单元中确定出最大列表加权值对应的目标列表单元对应的列表数据集且并行地从所述第二数据列表中选取基准列表单元;其中,所述基准列表单元对应的数据影响系数为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的中位数且所述基准列表单元的列表加权值为所述第二数据列表对应的所有数据影响系数中的最小值;
将所述列表数据集映射至所述基准列表单元中以在所述基准列表单元中得到与所述列表数据集对应的映射数据集,通过所述映射数据集和所述列表数据集之间的数据映射路径确定每组实时运行数据对应的数据转码路径;提取每条数据转码路径对应的路径表达式以及所述路径表达式对应的数据修复逻辑信息,基于所述路径表达式对每组实时运行数据进行数据转码得到初始转码数据并通过所述数据修复逻辑信息对所述初始转码数据进行缺损值补全以得到所述目标转码数据。
9.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述数据处理服务器基于所述目标数据字段确定每组目标转码数据对应的指向信息包括:
从所述目标数据字段中提取出多个字段标识符,并确定每个字段标识符的标识维度信息;
提取每组标识维度信息对应的信息特征值并按照所述标识维度信息对应的字段标识符在所述目标数据字段中的相对位置将所述信息特征值进行排序以得到信息特征值序列;
按照所述信息特征值系列对应的信息提取逻辑提取每组目标转码数据对应的转码描述信息,并基于所述目标转码数据对应的缺损值补全记录从所述转码描述信息中确定出所述指向信息。
10.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,所述数据处理服务器通过所述指向信息以及从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据建立所述智能家居的运行网络拓扑包括:
基于所述指向信息中的指向参数确定所述智能家居对应的拓扑连线;其中,每条拓扑连线存在两个连线节点标识,每条拓扑连线中的两个连线节点标识的优先级不同,每条拓扑连线的连线方向为该拓扑连线中具有较高优先级的连线节点标识指向具有较低优先级的节点连线标识;
根据从所述目标转码数据中识别出的设备标识数据确定所述设备标识数据对应的智能家居的运行损耗曲线;
根据所述运行损耗曲线确定对应的智能家居的运行时效性权重并基于所述运行时效性权重生成每个智能家居对应的拓扑地址信息;
通过每条拓扑连线对应的连线节点标识以及连线方向建立所述智能家居的运行网络拓扑。
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