買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶夸克量子網(wǎng)絡(luò)科技有限公司申請的專利一種基于云傳輸?shù)牧炕灰讛?shù)據(jù)實(shí)時(shí)分發(fā)方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120416348B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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?zhí)?專利號為：202510905293.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L69/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于云傳輸?shù)牧炕灰讛?shù)據(jù)實(shí)時(shí)分發(fā)方法及裝置是由周其龍;舒展;李盼;汪宇榮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于云傳輸?shù)牧炕灰讛?shù)據(jù)實(shí)時(shí)分發(fā)方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于云傳輸?shù)牧炕灰讛?shù)據(jù)實(shí)時(shí)分發(fā)方法及裝置，本發(fā)明在進(jìn)行壓縮時(shí)，對實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行聚類分析，從而將實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)類簇；然后，再確定出各個(gè)類簇中心與對應(yīng)數(shù)據(jù)類簇中剩余各個(gè)交易數(shù)據(jù)之間的個(gè)體差異數(shù)據(jù)，進(jìn)而將多個(gè)數(shù)據(jù)類簇簡化為類簇中心加個(gè)體差異數(shù)據(jù)的表示形式；而后，對類簇中心和個(gè)體差異數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，則可得到實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流對應(yīng)的壓縮數(shù)據(jù)流；最后，將壓縮數(shù)據(jù)流發(fā)送至各個(gè)交易設(shè)備，即可完成對交易數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分發(fā)；由此，本發(fā)明僅對交易數(shù)據(jù)中的共同部分和差異部分進(jìn)行壓縮，從而極大的減少了壓縮的數(shù)據(jù)量，基于此，可提高壓縮效率，進(jìn)而降低了因壓縮時(shí)間過長而導(dǎo)致的傳輸延遲。

本發(fā)明授權(quán)一種基于云傳輸?shù)牧炕灰讛?shù)據(jù)實(shí)時(shí)分發(fā)方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于云傳輸?shù)牧炕灰讛?shù)據(jù)實(shí)時(shí)分發(fā)方法，其特征在于，包括： 獲取實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流； 對實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中的各個(gè)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，得到至少一個(gè)數(shù)據(jù)類簇； 確定出各個(gè)數(shù)據(jù)類簇的類簇中心，并確定出各個(gè)類簇中心與對應(yīng)數(shù)據(jù)類簇中剩余的各個(gè)交易數(shù)據(jù)之間的個(gè)體差異數(shù)據(jù)以及各個(gè)個(gè)體差異數(shù)據(jù)對應(yīng)的差異位置，其中，差值位置對應(yīng)有差異操作，且差異操作包括插入操作、替換操作和刪除操作； 對各個(gè)類簇中心和各個(gè)類簇中心對應(yīng)的個(gè)體差異數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮處理，得到各個(gè)壓縮后的類簇中心和各個(gè)類簇中心對應(yīng)的壓縮后的個(gè)體差異數(shù)據(jù)； 利用各個(gè)壓縮后的類簇中心、各個(gè)類簇中心對應(yīng)的壓縮后的個(gè)體差異數(shù)據(jù)以及各個(gè)個(gè)體差異數(shù)據(jù)對應(yīng)的差異位置，組成所述實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流對應(yīng)的壓縮數(shù)據(jù)流； 將所述壓縮數(shù)據(jù)流分發(fā)至各個(gè)交易設(shè)備，以完成對所述實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)分發(fā)； 對實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中的各個(gè)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，得到至少一個(gè)數(shù)據(jù)類簇，包括： 計(jì)算出所述實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中各交易數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)距離； 根據(jù)各個(gè)交易數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)距離，確定出多個(gè)初始聚類中心； 利用聚類尋優(yōu)算法，對多個(gè)初始聚類中心進(jìn)行尋優(yōu)處理，以得到所述實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流的多個(gè)最優(yōu)初始聚類中心； 基于多個(gè)最優(yōu)初始聚類中心，對實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)初始數(shù)據(jù)類簇； 對多個(gè)初始數(shù)據(jù)類簇進(jìn)行聚類校正處理，以得到所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)類簇； 根據(jù)各個(gè)交易數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)距離，確定出多個(gè)初始聚類中心，包括： 利用各個(gè)交易數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)距離，構(gòu)建出距離矩陣，并將距離矩陣中的各個(gè)數(shù)據(jù)距離按照從小至大的順序進(jìn)行排序，得到距離序列； 基于距離序列，確定出距離閾值； 對于實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中的任一交易數(shù)據(jù)，根據(jù)所述距離閾值以及所述任一交易數(shù)據(jù)與指定數(shù)據(jù)集中各個(gè)指定數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)距離，計(jì)算出所述任一交易數(shù)據(jù)的局部密度，并在將所述實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中的所有交易數(shù)據(jù)均輪詢完畢后，得到各個(gè)交易數(shù)據(jù)的局部密度，其中，所述指定數(shù)據(jù)集中的各個(gè)指定數(shù)據(jù)為實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中除去所述任一交易數(shù)據(jù)之外的各個(gè)交易數(shù)據(jù)； 對于所述任一交易數(shù)據(jù)，從所述實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中篩選出至少一個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)，其中，任一目標(biāo)數(shù)據(jù)的局部密度大于所述任一交易數(shù)據(jù)的局部密度； 從各個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)與所述任一交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)距離中，篩選出最小的數(shù)據(jù)距離，以作為所述任一交易數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)定距離，并在將所述實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中的所有交易數(shù)據(jù)均輪詢完畢后，到各個(gè)交易數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)定距離； 利用各個(gè)交易數(shù)據(jù)的局部密度和標(biāo)定距離，從各個(gè)交易數(shù)據(jù)中，確定出多個(gè)初始聚類中心； 其中，利用各個(gè)交易數(shù)據(jù)的局部密度和標(biāo)定距離，從各個(gè)交易數(shù)據(jù)中，確定出多個(gè)初始聚類中心，包括： 計(jì)算出所述實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中所有交易數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)定距離的標(biāo)準(zhǔn)差，以及所有交易數(shù)據(jù)對應(yīng)的局部密度的密度均值； 基于標(biāo)準(zhǔn)差，確定出標(biāo)定閾值，標(biāo)定閾值為2倍標(biāo)準(zhǔn)差； 從實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流的各個(gè)交易數(shù)據(jù)中，篩選出標(biāo)定距離大于或等于所述標(biāo)定閾值的交易數(shù)據(jù)，以作為預(yù)選初始聚類中心； 從各個(gè)預(yù)選初始聚類中心中，篩選出局部密度大于或等于密度均值的預(yù)選初始聚類中心，以將篩選出的預(yù)選初始聚類中心，作為初始聚類中心； 利用聚類尋優(yōu)算法，對多個(gè)初始聚類中心進(jìn)行尋優(yōu)處理，以得到所述實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流的多個(gè)最優(yōu)初始聚類中心，包括： 基于多個(gè)初始聚類中心，構(gòu)建出蝙蝠種群，其中，所述蝙蝠種群中的每個(gè)蝙蝠個(gè)體對應(yīng)有初始位置、初始速度、初始脈沖響度和初始脈沖發(fā)射頻率，且任一蝙蝠個(gè)體的初始位置對應(yīng)一個(gè)初始聚類中心； 初始化尋優(yōu)次數(shù)t，并基于各個(gè)蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的位置，對實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行聚類處理，以得到第t次尋優(yōu)時(shí)的聚類類簇，其中，每個(gè)蝙蝠個(gè)體對應(yīng)一個(gè)聚類類簇，t的初始值為1，且當(dāng)t為1時(shí)，任一蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的位置為該任一蝙蝠個(gè)體的初始位置； 基于第t次尋優(yōu)時(shí)的聚類類簇，計(jì)算出各個(gè)蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的適應(yīng)度，其中，任一蝙蝠個(gè)體的適應(yīng)度越大，表征該任一蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的聚類類簇的聚類準(zhǔn)確度越高； 判斷各個(gè)蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的適應(yīng)度，是否大于各個(gè)蝙蝠個(gè)體的歷史最優(yōu)適應(yīng)度； 若否，則確定出第t次尋優(yōu)時(shí)的最大適應(yīng)度、搜索權(quán)重因子以及脈沖頻率，其中，采用如下公式（4），來計(jì)算出其對應(yīng)的第t次尋優(yōu)時(shí)的脈沖頻率； （4） 上述公式（4）中，表示所述任一蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的脈沖頻率，分別表示最大脈沖頻率和最小脈沖頻率，而則表示[0,1]上的隨機(jī)數(shù)； 根據(jù)最大適應(yīng)度、搜索權(quán)重因子和脈沖頻率，對各個(gè)蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的速度進(jìn)行更新處理，得到各個(gè)蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后速度，并利用各個(gè)蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后速度，對蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的位置進(jìn)行更新處理，以得到各個(gè)蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后位置，其中，當(dāng)t為1時(shí)，任一蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的速度為該任一蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的初始速度； 其中，對于任一蝙蝠個(gè)體，生成一隨機(jī)向量，隨機(jī)向量中的元素取值在［-1,1］之間，且長度與該任一蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的位置向量的長度相同；然后，根據(jù)所述任一蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后速度和所述隨機(jī)向量，確定出所述任一蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后位置； 采用如下公式（6），計(jì)算出該任一蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后位置 （6） 上述公式（6），表示所述任一蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后位置，表示隨機(jī)向量，表示向量的范數(shù)，表示所述任一蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后速度，表示所述任一蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的位置； 利用各個(gè)蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的脈沖發(fā)射頻率，對各個(gè)蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后位置進(jìn)行擾動(dòng)處理，得到各個(gè)蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的擾動(dòng)位置，其中，當(dāng)t為1時(shí)，任一蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的脈沖發(fā)射頻率為該任一蝙蝠個(gè)體的初始脈沖發(fā)射頻率； 基于各蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的脈沖響度，判斷是否保留各蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的擾動(dòng)位置，且當(dāng)t為1時(shí)，任一蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的脈沖響度為該任一蝙蝠個(gè)體的初始脈沖響度； 若是，則將t自加1，以及將各個(gè)蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的擾動(dòng)位置作為各個(gè)蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的位置，并重新基于各個(gè)蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的位置，對實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行聚類處理，直至各個(gè)蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的適應(yīng)度大于各個(gè)蝙蝠個(gè)體的歷史最優(yōu)適應(yīng)度時(shí)，根據(jù)各個(gè)蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的位置，確定出實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流的多個(gè)最優(yōu)初始聚類中心； 確定出第t次尋優(yōu)時(shí)的搜索權(quán)重因子，包括： 按照如下公式（1），確定出第t次尋優(yōu)時(shí)的搜索權(quán)重因子； （1） 上述公式（1）中，表示第t次尋優(yōu)時(shí)的搜索權(quán)重因子，表示最大尋優(yōu)次數(shù)，依次表示最大搜索權(quán)重和最小搜索權(quán)重，且表示權(quán)重指數(shù)； 相應(yīng)的，利用各個(gè)蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的脈沖發(fā)射頻率，對各個(gè)蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后位置進(jìn)行擾動(dòng)處理，得到各個(gè)蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的擾動(dòng)位置，則包括： 對于任一蝙蝠個(gè)體，生成一第一隨機(jī)數(shù)，并判斷第一隨機(jī)數(shù)是否大于所述任一蝙蝠個(gè)體在第t次尋優(yōu)時(shí)的脈沖發(fā)射頻率； 若是，則獲取最大擾動(dòng)因子、最小擾動(dòng)因子以及所述蝙蝠種群的個(gè)體總數(shù)； 根據(jù)最大擾動(dòng)因子、最小擾動(dòng)因子和個(gè)體總數(shù)，計(jì)算出第t次尋優(yōu)時(shí)的擾動(dòng)系數(shù)； 利用第t次尋優(yōu)時(shí)的擾動(dòng)系數(shù)，對所述任一蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的更新后位置進(jìn)行擾動(dòng)處理，得到所述任一蝙蝠個(gè)體對應(yīng)的擾動(dòng)位置； 根據(jù)最大擾動(dòng)因子、最小擾動(dòng)因子和個(gè)體總數(shù)，計(jì)算出第t次尋優(yōu)時(shí)的擾動(dòng)系數(shù)，包括： 按照如下公式（2），計(jì)算出第t次尋優(yōu)時(shí)的擾動(dòng)系數(shù)； （2） 上述公式（2）中，表示第t次尋優(yōu)時(shí)的擾動(dòng)系數(shù)，依次表示最大擾動(dòng)因子和最小擾動(dòng)因子，表示所述個(gè)體總數(shù)； 對多個(gè)初始數(shù)據(jù)類簇進(jìn)行聚類校正處理，以得到所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)類簇，包括： 根據(jù)各個(gè)初始數(shù)據(jù)類簇，從所述實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中篩選出錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)；其中，對于實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中的任一交易數(shù)據(jù)，可以先計(jì)算出該任一交易數(shù)據(jù)與各個(gè)初始數(shù)據(jù)類簇中的類簇中心之間的距離，并按照從小至大的順序，將計(jì)算出的各個(gè)距離進(jìn)行排序，得到排序序列；然后，篩選出排序序列中的前兩個(gè)距離，并判斷前兩個(gè)距離的差值的絕對值是否小于預(yù)設(shè)閾值；其中，若是，則將所述任一交易數(shù)據(jù)作為錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)，并在將實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中的所有交易數(shù)據(jù)均輪詢完畢時(shí)，從實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中篩選出所有錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)； 利用篩選出的所有錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)，組成待分類集； 從實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)流中刪除所有錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)，并利用剩余的交易數(shù)據(jù)，組成正確分類集； 對于待分類集中的任一錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)，從正確分類集中，確定出與所述任一錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)距離最近的交易數(shù)據(jù)，以作為該任一錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)的最臨近數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述任一錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)的最臨近數(shù)據(jù)，對所述任一錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)重新進(jìn)行分類處理，并在將所述待分類集中的所有錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)均輪詢完畢后，完成多個(gè)初始數(shù)據(jù)類簇的聚類校正處理，得到所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)類簇。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人重慶夸克量子網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，其通訊地址為：401120 重慶市渝北區(qū)龍塔街道紫園路186號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。