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龙图腾网获悉广州万游智链大数据科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的数据智能优化系统及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：CN120880914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511071202.X，技术领域涉及：H04L41/0896；该发明授权一种基于人工智能的数据智能优化系统及方法是由黄文平;卢嘉添;张健民;陈怡贤设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的数据智能优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据通信与人工智能技术领域，具体公开一种基于人工智能的数据智能优化系统及方法，包括特征曲线获取模块、周期确定模块、节点分组模块、优先级计算模块、资源分配模块和数据调度模块。本发明通过先获取各数据流流量特征曲线，据此确定流量波动周期；再利用K‑means聚类结合遗传算法优化，对节点分组；接着综合硬件性能参数与流量稳定性，计算传输优先级权重；依据权重分配带宽资源，确保低优先级节点基本需求，动态调整以适应网络负载变化；最后，通过深度强化学习算法DQN构建多目标优化模型，根据带宽分配结果动态调度数据流，以延迟、丢包率和带宽利用率为优化目标，实现数据高效传输，有效提升了网络传输效率与性能。

本发明授权一种基于人工智能的数据智能优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数据智能优化系统，其特征在于，包括： 特征曲线获取模块，用于获取网络传输节点中各数据流的流量特征曲线，流量特征曲线用于表征网络传输节点中数据流在不同时间点的流量变化趋势； 周期确定模块，用于根据各网络传输节点中各流量特征曲线，确定各网络传输节点的流量波动周期，流量波动周期用于表征网络传输节点中数据流流量变化的规律性时间段； 节点分组模块，用于根据各网络传输节点的流量波动周期，对网络传输节点进行分组，得到多个传输节点组； 优先级计算模块，用于针对各传输节点组，结合传输节点组中各网络传输节点的硬件性能参数，计算各网络传输节点的传输优先级权重； 资源分配模块，用于根据各网络传输节点的传输优先级权重以及传输节点组中的网络传输节点数量，分配各网络传输节点的带宽资源； 数据调度模块，用于通过各网络传输节点的带宽资源分配结果，对数据流进行动态调度与传输； 所述获取网络传输节点中各数据流的流量特征曲线包括： 101：初始化：确定滑动窗口算法的固定时间间隔，即采样周期；设定缓存区的固定长度；配置高斯滤波器的参数，包括滤波器窗口大小和标准差； 102：流量数据采样：根据设定的固定时间间隔，启动一个定时器，定时器每到达一个采样周期，就触发一次数据采样操作；当定时器触发时，从网络传输节点采集当前时间段的流量数据，将采集到的流量数据存储到设定固定长度的缓存区中，当缓存区未满时，继续采集并存储数据；当缓存区满时，进入下一步的流量值计算和平滑处理； 103：流量值计算和平滑处理：当缓存区满时，计算缓存区中所有数据的平均值，采用高斯滤波器对计算得到的流量值进行平滑处理； 104：流量特征曲线生成：在每次计算并平滑处理得到流量值后，记录当前的时间戳，将记录的时间戳和对应的平滑后流量值组成一个数据点，随着时间推移，不断重复上述采样、计算、平滑处理和记录数据点的过程，将各个时间点的数据点按时间顺序连接起来，形成一条能够反映数据流流量随时间变化趋势的流量特征曲线； 所述确定各网络传输节点的流量波动周期包括： 201：流量特征曲线离散化处理：对获取到的流量特征曲线进行时间对齐操作，根据设定的离散化间隔，对时间对齐后的流量特征曲线进行等间隔采样，从统一的时间起点开始，按照离散化间隔依次读取流量特征曲线上的流量值，将其转换为一系列等间隔采样的数值序列，同时对不同数据流的流量特征曲线长度进行统一； 202：快速傅里叶变换计算：使用选定的快速傅里叶变换FFT算法对预处理后的数值序列进行计算，将数值序列从时域转换至频域；从FFT计算结果中提取频谱信息，计算每个频率分量对应的幅度谱，得到幅度谱后将其绘制成频谱图； 203：峰值频率提取与周期计算：在频谱图中寻找峰值频率，设定一个幅度阈值，在频谱图中，遍历所有频率分量，将幅度超过设定幅度阈值的频率分量标记为候选峰值频率，将各候选峰值频率与设定的频率范围区间进行对比，若某候选峰值频率处于设定的频率范围区间内，则将保留该候选峰值频率，反之则不保留该候选峰值频率，由此筛选得到最终的峰值频率； 若存在一个峰值频率时，依据公式计算得到对应的周期长度，并将其作为流量波动周期，其中f表示峰值频率； 若存在多个峰值频率时，依据公式计算得到加权平均周期，并将其作为流量波动周期，其中表示为第z个峰值频率，表示为第z个峰值频率对应的幅度； 由此确定得到各网络传输节点的流量波动周期； 所述对网络传输节点进行分组包括： 301：初始化K-means聚类参数：通过肘部法则确定K-means聚类的类别数k，并初始化k个聚类中心点，采用随机选择k和网络传输节点的流量波动周期作为初始中心点； 302：遗传算法优化初始中心点，包括： 302-1：编码：将k个聚类中心点进行编码； 302-2：初始种群生成：随机生成一定数量的初始种群，每个个体代表一组可能的k个聚类中心点； 302-3：适应度函数设计：设计适应度函数来评估每个个体的优劣； 302-4：选择操作：采用轮盘赌选择方法从当前种群中选择适应度较高的个体作为父代，用于产生下一代种群； 302-5：交叉操作：对选中的父代个体进行交叉操作，生成新的个体； 302-6：变异操作：对新生成的个体进行变异操作，以增加种群的多样性； 302-7：迭代优化：重新进行选择、交叉和变异操作，直至达到预设的迭代次数时，终止遗传算法，选择当前种群中适应度最高的个体作为最优初始中心点； 303：K-means聚类分组执行： 303-1：分配节点到聚类：对于每个网络传输节点，通过欧式距离公式计算其流量波动周期与优化后的k个聚类中心点的距离，根据最小距离原则将每个节点分配到距离最近的聚类中心点所在组，形成k个初始传输节点组； 303-2：更新聚类中心点：对于每个聚类，重新计算其中所有节点的流量波动周期的平均值，作为新的聚类中心点； 303-3：迭代聚类：重复301-1和301-2的执行步骤，直至聚类中心点达到预设的迭代次数，完成网络传输节点的分组，得到多个传输节点组。

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