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龙图腾网恭喜国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;湖北方源东力电力科学研究有限公司;湖北省图书馆申请的专利一种用于智能网关协议的数据处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118740953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411067589.7，技术领域涉及：H04L69/08；该发明授权一种用于智能网关协议的数据处理方法是由饶玮;崔一铂;刘婕妤;李紫宇;凌在讯;吴笑民;向慕超;唐泽洋;李逸文;杨帆;余申设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于智能网关协议的数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种用于智能网关协议的数据处理方法，包括：收集数据传输数据，构建自适应深度学习模型，动态优化协议转换策略；构建负载预测模型构建，优化协议转换策略并动态分配网络资源；构建边缘计算模型并对边缘计算模型训练，利用边缘计算模型的边缘计算能力进行本地处理数据与决策；构建协同控制模型和反馈机制，利用所述协同控制模型对智能网关设备进行实时协同控制；利用区块链技术对数据传输过程进行加密和验证；设计智能代理技术最优配置方案，同时实时监控智能网关设备的状态，预测并提前维护智能网关设备的潜在故障。本发明通过引入自适应深度学习、边缘计算、增强学习、区块链和智能代理技术，提高数据传输效率、系统性能和安全性。

本发明授权一种用于智能网关协议的数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种用于智能网关协议的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：S1、收集智能网关在不同协议下的数据传输数据，对收集到的数据进行预处理，构建自适应深度学习模型，分析不同协议的数据传输特性，同时根据网络条件和数据流量的实时变化，动态优化协议转换策略；其中，所述自适应深度学习模型的损失函数表示如下： ;其中，表示模型参数，表示实际性能指标，表示模型预测值，N表示样本总数，i表示第i个样本；所述自适应深度学习模型利用自适应优化算法调整学习率；所述自适应优化算法表示如下： ;其中，和分别表示时间t的动量项，表示梯度，表示学习率，和分别表示时间t-1的动量项，和表示指数衰减率，和表示指数衰减率的t次方，用于偏差修正；表示偏差修正后的动量项，表示偏差修正后的二阶矩估计，表示更新后的模型参数，表示自适应深度学习模型的模型参数，表示用于防止除零的常数；S2、收集智能网关在不同时间段内的负载数据并对进行负载数据特征提取，构建负载预测模型构建，利用负载预测模型根据实时监控的网络流量和数据负载，优化协议转换策略并动态分配网络资源；S3、构建边缘计算模型并对边缘计算模型进行训练，利用边缘计算模型的边缘计算能力进行本地处理数据与决策；S4、构建协同控制模型和反馈机制，利用所述协同控制模型对智能网关设备进行实时协同控制，并利用所述反馈机制动态调整控制策略；其中，所述协同控制模型，表示如下： ;其中，ut表示控制输入，et表示误差信号，、和分别表示时间t的比例、积分和微分控制参数，表示积分运算，dt表示时间微分，det表示误差信号的微分，dt表示时间微分；通过历史数据和实时反馈，设计目标优化算法调整控制参数、和；其中，所述目标优化算法表示如下： ;其中，表示目标优化函数，表示权重系数，通过最小化目标函数优化控制参数；S5、定义智能合约，利用区块链技术对数据传输过程进行加密和验证；S6、设计智能代理技术，所述智能代理技术根据智能网关设备的应用场景和类型自动选择智能网关设备的最优配置方案，同时实时监控智能网关设备的状态，预测并提前维护智能网关设备的潜在故障。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;湖北方源东力电力科学研究有限公司;湖北省图书馆，其通讯地址为：430061 湖北省武汉市洪山区徐东大街227号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。