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龍圖騰網(wǎng)獲悉天津開(kāi)發(fā)區(qū)先特網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)有限公司申請(qǐng)的專利一種用于集中管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120067199B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510525513.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/25；該發(fā)明授權(quán)一種用于集中管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)是由周欣;李曉辰;劉健;孟昭晨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種用于集中管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種用于集中管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集歷史數(shù)據(jù)傳輸量定義閑時(shí)時(shí)段與正常時(shí)段，采集實(shí)時(shí)待傳輸數(shù)據(jù)，確定實(shí)時(shí)待傳輸數(shù)據(jù)的傳輸?shù)燃?jí)；獲取正常時(shí)段下第一傳輸?shù)燃?jí)的待傳輸數(shù)據(jù)量確定資源占用率與實(shí)時(shí)傳輸速度；獲取閑時(shí)時(shí)段待傳輸數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)量閾值進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果判斷是否存在數(shù)據(jù)堆積，當(dāng)判定存在時(shí)，確定每一閑時(shí)時(shí)段待傳輸數(shù)據(jù)的等待時(shí)限；當(dāng)?shù)竭_(dá)等待時(shí)限時(shí)，對(duì)未傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，并提升骨干數(shù)據(jù)的傳輸?shù)燃?jí)，將冗余數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至邊緣協(xié)同數(shù)據(jù)庫(kù)。本申請(qǐng)預(yù)防了數(shù)據(jù)堆積問(wèn)題，提升了數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的資源利用效率和實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。

本發(fā)明授權(quán)一種用于集中管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種用于集中管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括： 采集歷史數(shù)據(jù)傳輸量定義閑時(shí)時(shí)段與正常時(shí)段，采集實(shí)時(shí)待傳輸數(shù)據(jù)，并基于重要數(shù)據(jù)模型確定所述實(shí)時(shí)待傳輸數(shù)據(jù)的傳輸?shù)燃?jí)； 獲取所述正常時(shí)段下第一傳輸?shù)燃?jí)的待傳輸數(shù)據(jù)量確定資源占用率，并采集非第一傳輸?shù)燃?jí)的待傳輸數(shù)據(jù)量的實(shí)時(shí)傳輸速度； 根據(jù)所述實(shí)時(shí)傳輸速度、非第一傳輸?shù)燃?jí)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)率以及資源占用率獲取閑時(shí)時(shí)段待傳輸數(shù)據(jù)量； 將所述閑時(shí)時(shí)段待傳輸數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)量閾值進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果判斷是否存在數(shù)據(jù)堆積，當(dāng)判定存在數(shù)據(jù)堆積時(shí)，根據(jù)閑時(shí)時(shí)段待傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征確定每一閑時(shí)時(shí)段待傳輸數(shù)據(jù)的等待時(shí)限； 當(dāng)?shù)竭_(dá)所述等待時(shí)限時(shí)，對(duì)未傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮獲取骨干數(shù)據(jù)與冗余數(shù)據(jù)，并提升所述骨干數(shù)據(jù)的傳輸?shù)燃?jí)，將所述冗余數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至邊緣協(xié)同數(shù)據(jù)庫(kù)； 將所述未傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理；所述結(jié)構(gòu)化處理包括：將所述未傳輸數(shù)據(jù)中的時(shí)序數(shù)據(jù)按設(shè)備或時(shí)間窗口進(jìn)行分段，針對(duì)每一分段采用高斯混合分布確定高概率數(shù)據(jù)，將所述高概率數(shù)據(jù)、拐點(diǎn)、突變點(diǎn)以及峰值作為所述骨干數(shù)據(jù)； 將所述未傳輸數(shù)據(jù)中事件類(lèi)數(shù)據(jù)按事件類(lèi)型或記錄時(shí)間進(jìn)行聚類(lèi)，根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果獲取每一簇中的任一數(shù)據(jù)并將故障樣本以及告警樣本作為所述骨干數(shù)據(jù)。

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