CN113765822A - 一种基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于数据传输技术领域，提供了一种基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，包括特征挖掘传输单元、速度调整单元和传输监测单元。本发明提供的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，通过特征挖掘传输单元、速度调整单元和传输监测单元相配合，能够将数据分为时效性数据和非时效性数据，优先传输所述时效性数据，并对传输速度进行调节，保障时效性数据的快速传输，且在系统空闲时间内保障非时效性数据的全部传输，避免非时效性数据堆积，从而实现数据的优先排列，并且使得时效性数据和非时效性数据都能够在合适的时间完成传输，实现系统的快速反应，增强系统的可靠性。
Description
技术领域
本发明属于数据传输技术领域，尤其涉及一种基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统。
背景技术
数据传输就是按照一定的规程，通过一条或者多条数据链路，将数据从数据源传输到数据终端，它的主要作用就是实现点与点之间的信息传输与交换。一个好的数据传输方式可以提高数据传输的实时性和可靠性。数据传输部分在整个系统中处于重要的地位，相当于人体的神经给身体的各个部位传输信号，如何高效地、准确地、及时地传输采集模块采集到的数字信息是一个重要的课题。
在现有的网络数据的传输过程中，通常不对数据进行优先排列，直接对大量的数据进行随机传输，由于网络数据的传输速度有限，很容易导致许多重要的、需要优先传输的数据被搁置，影响重要数据的快速传输，使得系统反应迟缓，可靠性不高。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，旨在解决背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
一种基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，包括特征挖掘传输单元、速度调整单元和传输监测单元，其中：
特征挖掘传输单元，用于获取数据的时效性要求特征；根据所述时效性要求特征，将数据分为时效性数据和非时效性数据；优先传输所述时效性数据；
速度调整单元，用于计算一段时间内时效性数据的数据大小；根据所述数据大小进行数据传输速度调节；
传输监测单元，用于设定系统空闲时间；在所述系统空闲时间内监测非时效性数据是否堆积，并在存在堆积时，提高数据传输速度。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述特征挖掘传输单元具体包括：
特征挖掘模块，用于获取数据的时效性要求特征；
数据分类模块，用于根据所述时效性要求特征，将数据分为时效性数据和非时效性数据；
数据传输模块，用于优先传输所述时效性数据。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述特征挖掘模块具体包括：
地址获取子模块，用于获取数据的发送地址；
特征匹配子模块，用于将所述发送地址输入至发送地址与时效性要求特征映射模型中，输出与所述发送地址对应的时效性要求特征。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述数据分类模块包括：
分类预设子模块，用于预设数据分类匹配库，所述数据分类匹配库中包含有时效性数据和非时效性数据对应的时效性要求特征；
数据分类子模块，用于将所述时效性要求特征输入至数据分类匹配库中，匹配所述时效性要求特征对应的数据分类。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述数据传输模块具体包括：
时效性数据传输子模块，用于在存在时效性数据时，传输所述时效性数据；
非时效性数据传输子模块，用于在只存在非时效性数据时，传输所述非时效性数据。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述速度调整单元具体包括：
数据大小计算模块，用于计算一段时间内时效性数据的数据大小；
数据传输调节模块，用于根据所述数据大小进行数据传输速度调节。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述数据大小计算模块具体包括：
统计周期预设子模块，用于预设数据大小计算的统计周期；
数据大小计算子模块，用于计算统计周期中时效性数据的数据大小。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述数据传输调节模块具体包括：
传输速度生成子模块，用于根据所述数据大小和所述统计周期，计算时效性数据传输速度，并在所述时效性数据传输速度的基础上生成综合数据传输速度，所述综合数据传输速度大于所述时效性数据传输速度；
传输调节子模块，用于根据所述综合数据传输速度进行数据传输速度调节。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述传输监测单元具体包括：
空闲时间设定模块，用于设定系统空闲时间；
堆积监测模块，用于在所述系统空闲时间内监测非时效性数据是否堆积，并在存在堆积时，提高数据传输速度。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述堆积监测模块具体包括：
堆积判断子模块，用于判断在所述空闲时间内是否存在非时效性数据堆积；
速度提高子模块，用于在存在堆积时，提高数据传输速度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明实施例通过特征挖掘传输单元、速度调整单元和传输监测单元相配合，能够将数据分为时效性数据和非时效性数据，优先传输所述时效性数据，并对传输速度进行调节，保障时效性数据的快速传输，且在系统空闲时间内保障非时效性数据的全部传输，避免非时效性数据堆积，从而实现数据的优先排列，并且使得时效性数据和非时效性数据都能够在合适的时间完成传输，实现系统的快速反应，增强系统的可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
图1示出了本发明实施例提供的系统的应用架构图。
图2示出了本发明实施例提供的系统中特征挖掘传输单元的结构框图。
图3示出了本发明实施例提供的系统中特征挖掘模块的结构框图。
图4示出了本发明实施例提供的系统中数据分类模块的结构框图。
图5示出了本发明实施例提供的系统中数据传输模块的结构框图。
图6示出了本发明实施例提供的系统中速度调整单元的结构框图。
图7示出了本发明实施例提供的系统中数据大小计算模块的结构框图。
图8示出了本发明实施例提供的系统中数据传输调节模块的结构框图。
图9示出了本发明实施例提供的系统中传输监测单元的结构框图。
图10示出了本发明实施例提供的系统中堆积监测模块的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
可以理解的是，在现有技术中，网络数据的传输过程，通常不对数据进行优先排列，直接对大量的数据进行随机传输，由于网络数据的传输速度有限，很容易导致许多重要的、需要优先传输的数据被搁置，影响重要数据的快速传输，使得系统反应迟缓，可靠性不高。
为解决上述问题，本发明实施例通过特征挖掘传输单元、速度调整单元和传输监测单元相配合，能够将数据分为时效性数据和非时效性数据，优先传输所述时效性数据，并对传输速度进行调节，保障时效性数据的快速传输，且在系统空闲时间内保障非时效性数据的全部传输，避免非时效性数据堆积，从而实现数据的优先排列，并且使得时效性数据和非时效性数据都能够在合适的时间完成传输，实现系统的快速反应，增强系统的可靠性。
图1示出了本发明实施例提供的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统100的应用架构图。
具体的，一种基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统100，包括特征挖掘传输单元101、速度调整单元102和传输监测单元103，其中：
特征挖掘传输单元101，用于获取数据的时效性要求特征；根据所述时效性要求特征，将数据分为时效性数据和非时效性数据；优先传输所述时效性数据。
在本发明实施例中，特征挖掘传输单元101对数据进行处理，得到数据的时效性要求特征，并根据数据的时效性要求特征将数据分类，分成时效性数据和非时效性数据，在数据传输的过程中，优先进行时效性数据的传输。
具体的，图2示出了本发明实施例提供的系统中特征挖掘传输单元101的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述特征挖掘传输单元101具体包括：
特征挖掘模块1011，用于获取数据的时效性要求特征。
在本发明实施例中，特征挖掘模块1011在接收到数据之后，对数据进行时效性要求特征的挖掘，获得每个数据对应的时效性要求特征。
具体的，图3示出了本发明实施例提供的系统中特征挖掘模块1011的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述特征挖掘模块1011具体包括：
地址获取子模块10111，用于获取数据的发送地址。
在本发明实施例中，在接收到数据之后，地址获取子模块10111对数据进行分析，获取每个数据的发送地址。
可以理解的是，数据的发送地址能够反映出地址获取子模块10111所接收的数据的发送设备等，通过根据发送地址了解到发送设备之后，可以根据发送设备的作用，确定该设备发送的信息是时效性数据还是非时效性数据。
特征匹配子模块10112，用于将所述发送地址输入至发送地址与时效性要求特征映射模型中，输出与所述发送地址对应的时效性要求特征。
在本发明实施例中，特征匹配子模块10112将数据的发送地址导入发送地址与时效性要求特征映射模型中，根据地址与时效性要求特征映射模型对发送地址进行分析，输出发送地址对应的数据的时效性要求特征。
具体的，发送地址与时效性要求特征映射模型是根据多个发送地址与时效性要求特征判断判断生成的映射模型，能够根据输入的发送地址，得到与该发送地址相对应的数据的时效性要求特征。
进一步的，所述特征挖掘传输单元101还包括：
数据分类模块1012，用于根据所述时效性要求特征，将数据分为时效性数据和非时效性数据。
在本发明实施例中，数据分类模块1012按照每个数据对应的时效性要求特征，对数据进行分类，将数据分成时效性数据和非时效性数据。其中，时效性数据为需要快速传输的数据，比如指令数据、即时消息数据、检测数据等；非时效性数据为不需要需要快速传输的数据，比如运行记录数据。
具体的，图4示出了本发明实施例提供的系统中数据分类模块1012的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述数据分类模块1012包括：
分类预设子模块10121，用于预设数据分类匹配库，所述数据分类匹配库中包含有时效性数据和非时效性数据对应的时效性要求特征。
在本发明实施例中，数据分类匹配库中包含有时效性数据和非时效性数据对应的时效性要求特征，通过分类预设子模块10121对数据分类匹配库中的时效性数据和非时效性数据对应的时效性要求特征进行预设。
数据分类子模块10122，用于将所述时效性要求特征输入至数据分类匹配库中，匹配所述时效性要求特征对应的数据分类。
在本发明实施例中，通过数据分类子模块10122，将数据的时效性要求特征输入至数据分类匹配库中，根据数据分类匹配库进行时效性要求特征对于时效性数据和非时效性数据进行匹配，得到该数据对应的数据分类。
可以理解的是，根据数据得到的时效性要求特征具有多种，比如获取的时效性要求特征为“通信、检测、记录、指令”等，数据分类匹配库中对“通信、检测、记录、指令”进行分类。例如：“通信、检测、指令”对应的数据属于时效性数据，“记录”对应的数据属于非时效性数据。
进一步的，所述特征挖掘传输单元101还包括：
数据传输模块1013，用于优先传输所述时效性数据。
在本发明实施例中，将数据分类成为时效性数据和非时效性数据之后，数据传输模块1013进行数据传输，并优先传输时效性数据。
具体的，图5示出了本发明实施例提供的系统中数据传输模块1013的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述数据传输模块1013具体包括：
时效性数据传输子模块10131，用于在存在时效性数据时，传输所述时效性数据。
在本发明实施例中，在待传输的数据中只要存在时效性数据时，时效性数据传输子模块10131即对时效性数据进行传输，从而使得时效性数据能够快速传输，避免系统中的重要数据传输慢而影响系统的性能。
非时效性数据传输子模块10132，用于在只存在非时效性数据时，传输所述非时效性数据。
在本发明实施例中，在待传输的数据中只存在非时效性数据时，非时效性数据传输子模块10132对非时效性数据进行传输，从而保障数据传输通道优先向时效性数据提供，使得系统的指令、检测与即时通信数据快速传输。
进一步的，所述基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统100还包括：
速度调整单元102，用于计算一段时间内时效性数据的数据大小；根据所述数据大小进行数据传输速度调节。
在本发明实施例中，在数据传输的过程中，速度调整单元102计算一段时间内接收的时效性数据的数据大小，按照时效性数据的数据大小对数据的传输速度进行调节，使得数据的传输速度能够满足一段时间内接收的时效性数据的快速传输，且能够在传输时效性数据的同时，能够传输一定的非时效性数据，从而避免时效性数据的延迟传输，保障系统的快速数据传输，提高系统的可靠性与稳定性。
具体的，图6示出了本发明实施例提供的系统中速度调整单元102的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述速度调整单元102具体包括：
数据大小计算模块1021，用于计算一段时间内时效性数据的数据大小。
在本发明实施例中，数据大小计算模块1021通过设定统计周期，并对每个统计周期内的时效性数据的数据大小进行计算。
具体的，图7示出了本发明实施例提供的系统中数据大小计算模块1021的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述数据大小计算模块1021具体包括：
统计周期预设子模块10211，用于预设数据大小计算的统计周期。
在本发明实施例中，通过统计周期预设子模块10211进行数据大小计算的统计周期的调节，进行预设数据大小计算的统计周期。
数据大小计算子模块10212，用于计算统计周期中时效性数据的数据大小。
在本发明实施例中，数据大小计算子模块10212通过对统计周期中的时效性数据的数据大小进行计算。
进一步的，所述速度调整单元102还包括：
数据传输调节模块1022，用于根据所述数据大小进行数据传输速度调节。
在本发明实施例中，数据传输调节模块1022按照数据大小进行数据传输速度调节。在数据传输速度低于统计周期内的平均数据大小时，提高数据传输速度；在数据传输速度高于统计周期内的平均数据大小时，降低数据传输速度，从而保持时效性数据能够第一时间进行传输，且避免数据传输速度过大，过多占用系统的运行空间，导致系统卡顿。
具体的，图8示出了本发明实施例提供的系统中数据传输调节模块1022的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述数据传输调节模块1022具体包括：
传输速度生成子模块10221，用于根据所述数据大小和所述统计周期，计算时效性数据传输速度，并在所述时效性数据传输速度的基础上生成综合数据传输速度，所述综合数据传输速度大于所述时效性数据传输速度。
在本发明实施例中，按照统计周期和该统计周期内的时效性数据的数据大小，传输速度生成子模块10221可以计算出时效性数据传输速度，并基于时效性数据传输速度，生成大于时效性数据传输速度的综合数据传输速度，从而通过综合数据传输速度，能够在数据传输的过程中，在完成时效性数据的传输之后，还能对一定的非时效性数据进行传输。
传输调节子模块10222，用于根据所述综合数据传输速度进行数据传输速度调节。
在本发明实施例中，传输调节子模块10222按照综合数据传输速度进行数据传输速度调节，使得数据传输的过程中，在完成时效性数据的传输之后，还能对一定的非时效性数据进行传输。
进一步的，所述基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统100还包括：
传输监测单元103，用于设定系统空闲时间；在所述系统空闲时间内监测非时效性数据是否堆积，并在存在堆积时，提高数据传输速度。
在本发明实施例中，传输监测单元103通过设定系统空闲时间，监测在设定的系统空闲时间内是否存在非时效性数据的堆积，在监测到存在非时效性数据堆积之后，提高数据传输速度，使得堆积的非时效性数据在系统空闲时间内完成传输，从而避免优先传输时效性数据，而造成的非时效性数据的堆积，使得系统的所有数据都能够在最优的安排下完成数据传输。
具体的，图9示出了本发明实施例提供的系统中传输监测单元103的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述传输监测单元103具体包括：
空闲时间设定模块1031，用于设定系统空闲时间。
在本发明实施例中，通过空闲时间设定模块1031设定系统空闲时间。
可以理解的是，系统空闲时间是系统在不需进行时效性数据传输的时间，可以是企业不需要进行生产加工时的空闲时间，比如：晚上10半点至上午七点半。
堆积监测模块1032，用于在所述系统空闲时间内监测非时效性数据是否堆积，并在存在堆积时，提高数据传输速度。
在本发明实施例中，堆积监测模块1032在系统空闲时间中，进行非时效性数据是否堆积监测，当监测到存在非时效性数据的堆积时，对数据传输速度进行提高，使得能够在系统空闲时间内将非时效性数据完成传输。
具体的，图10示出了本发明实施例提供的系统中堆积监测模块1032的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述堆积监测模块1032具体包括：
堆积判断子模块10321，用于判断在所述空闲时间内是否存在非时效性数据堆积。
在本发明实施例中，通过堆积判断子模块10321在空闲时间内进行堆积监测，判断是否存在非时效性数据的堆积。
可以理解的是，若存在非时效性数据的堆积，说明在进行时效性数据的传输过程中，对非时效性数据的传输过少，导致非时效性数据的堆积。
速度提高子模块10322，用于在存在堆积时，提高数据传输速度。
在本发明实施例中，在存在非时效性数据的堆积时，速度提高子模块10322对数据传输速度进行提高，使得能够在系统空闲时间内传输非时效性数据。
综上所述，本发明实施例通过特征挖掘传输单元、速度调整单元和传输监测单元相配合，能够将数据分为时效性数据和非时效性数据，优先传输所述时效性数据，并对传输速度进行调节，保障时效性数据的快速传输，且在系统空闲时间内保障非时效性数据的全部传输，避免非时效性数据堆积，从而实现数据的优先排列，并且使得时效性数据和非时效性数据都能够在合适的时间完成传输，实现系统的快速反应，增强系统的可靠性。
应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，其特征在于，包括特征挖掘传输单元、速度调整单元和传输监测单元，其中：
特征挖掘传输单元，用于获取数据的时效性要求特征；根据所述时效性要求特征，将数据分为时效性数据和非时效性数据；优先传输所述时效性数据；
速度调整单元，用于计算一段时间内时效性数据的数据大小；根据所述数据大小进行数据传输速度调节；
传输监测单元，用于设定系统空闲时间；在所述系统空闲时间内监测非时效性数据是否堆积，并在存在堆积时，提高数据传输速度。
2.根据权利要求1所述的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，其特征在于，所述特征挖掘传输单元具体包括：
特征挖掘模块，用于获取数据的时效性要求特征；
数据分类模块，用于根据所述时效性要求特征，将数据分为时效性数据和非时效性数据；
数据传输模块，用于优先传输所述时效性数据。
3.根据权利要求2所述的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，其特征在于，所述特征挖掘模块具体包括：
地址获取子模块，用于获取数据的发送地址；
特征匹配子模块，用于将所述发送地址输入至发送地址与时效性要求特征映射模型中，输出与所述发送地址对应的时效性要求特征。
4.根据权利要求2所述的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，其特征在于，所述数据分类模块包括：
分类预设子模块，用于预设数据分类匹配库，所述数据分类匹配库中包含有时效性数据和非时效性数据对应的时效性要求特征；
数据分类子模块，用于将所述时效性要求特征输入至数据分类匹配库中，匹配所述时效性要求特征对应的数据分类。
5.根据权利要求2所述的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，其特征在于，所述数据传输模块具体包括：
时效性数据传输子模块，用于在存在时效性数据时，传输所述时效性数据；
非时效性数据传输子模块，用于在只存在非时效性数据时，传输所述非时效性数据。
6.根据权利要求1所述的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，其特征在于，所述速度调整单元具体包括：
数据大小计算模块，用于计算一段时间内时效性数据的数据大小；
数据传输调节模块，用于根据所述数据大小进行数据传输速度调节。
7.根据权利要求6所述的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，其特征在于，所述数据大小计算模块具体包括：
统计周期预设子模块，用于预设数据大小计算的统计周期；
数据大小计算子模块，用于计算统计周期中时效性数据的数据大小。
8.根据权利要求7所述的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，其特征在于，所述数据传输调节模块具体包括：
传输速度生成子模块，用于根据所述数据大小和所述统计周期，计算时效性数据传输速度，并在所述时效性数据传输速度的基础上生成综合数据传输速度，所述综合数据传输速度大于所述时效性数据传输速度；
传输调节子模块，用于根据所述综合数据传输速度进行数据传输速度调节。
9.根据权利要求1所述的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，其特征在于，所述传输监测单元具体包括：
空闲时间设定模块，用于设定系统空闲时间；
堆积监测模块，用于在所述系统空闲时间内监测非时效性数据是否堆积，并在存在堆积时，提高数据传输速度。
10.根据权利要求9所述的基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统，其特征在于，所述堆积监测模块具体包括：
堆积判断子模块，用于判断在所述空闲时间内是否存在非时效性数据堆积；
速度提高子模块，用于在存在堆积时，提高数据传输速度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110959540.2A CN113765822A (zh) | 2021-08-20 | 2021-08-20 | 一种基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110959540.2A CN113765822A (zh) | 2021-08-20 | 2021-08-20 | 一种基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113765822A true CN113765822A (zh) | 2021-12-07 |
Family
ID=78790534
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202110959540.2A Withdrawn CN113765822A (zh) | 2021-08-20 | 2021-08-20 | 一种基于数据特征挖掘的网络传输状态智能监测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113765822A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114760229A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-07-15 | 河南智能管家网络科技有限公司 | 一种数据传输方法及数据传输系统 |
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2021
- 2021-08-20 CN CN202110959540.2A patent/CN113765822A/zh not_active Withdrawn
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN114760229A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-07-15 | 河南智能管家网络科技有限公司 | 一种数据传输方法及数据传输系统 |
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