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龙图腾网获悉中碧科技(江苏)有限公司申请的专利一种物联网水信息异构数据传输协议网关的协议转换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：CN121462677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610014792.0，技术领域涉及：H04L69/08；该发明授权一种物联网水信息异构数据传输协议网关的协议转换方法是由周密设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网水信息异构数据传输协议网关的协议转换方法在说明书摘要公布了：本发明涉及物联网技术领域，具体为一种物联网水信息异构数据传输协议网关的协议转换方法，包括：构建协议特征时序图谱，基于所述协议特征时序图谱生成协议差异矩阵；基于所述协议差异矩阵提取跨协议转换特征，构建异构协议转换模型，得到协议转换特征向量；将所述协议转换特征向量映射到规则空间，得到初始协议转换规则集；对所述初始协议转换规则集进行调整，得到目标协议转换规则集；将所述目标协议转换规则集转换为设备可识别的传输指令并执行。本发明通过对协议转换精度、传输时延和数据完整性的实时跟踪和优化，能够对协议转换过程中的任何潜在问题进行动态调整，确保数据的准确传输和及时反馈。

本发明授权一种物联网水信息异构数据传输协议网关的协议转换方法在权利要求书中公布了：1.一种物联网水信息异构数据传输协议网关的协议转换方法，其特征在于，包括： 获取物联网水信息设备的异构协议特征与历史传输数据，构建协议特征时序图谱，基于所述协议特征时序图谱生成协议差异矩阵； 其中，基于所述协议特征时序图谱生成协议差异矩阵包括： 解析协议特征时序图谱的节点属性与边关联信息，提取协议静态特征向量和时序动态关联强度，确定特征比对维度和关联比对维度，得到特征基准集合和关联基准集合； 建立所述特征比对维度的偏差量化规则和所述关联比对维度的变异度量规则；基于所述特征基准集合对所述协议静态特征向量进行逐项比对，得到特征偏差度；基于所述关联基准集合对所述时序动态关联强度进行阶段比对，得到关联变异度，按比对维度分组，得到同维度差异数据集； 以特征比对维度为矩阵行维度、关联比对维度为矩阵列维度构建矩阵框架，将所述同维度差异数据集中的特征偏差度和关联变异度映射至所述矩阵框架的对应位置，确定差异等级划分标准，标注各位置元素的差异状态，得到初始协议差异矩阵； 采集实时协议交互数据，基于所述初始协议差异矩阵的元素分布特征计算调整系数，基于所述调整系数更新特征偏差度和关联变异度的数值，同步更新各位置元素的差异状态标注，得到协议差异矩阵； 基于所述协议差异矩阵提取跨协议转换特征，构建异构协议转换模型，得到协议转换特征向量； 其中，基于所述协议差异矩阵提取跨协议转换特征，构建异构协议转换模型，得到协议转换特征向量，包括： 统计所述协议差异矩阵中各差异属性在不同协议对中的出现频次，筛选高频差异属性作为基础特征；分析所述基础特征间的共现关系，得到关联特征；对所述基础特征和所述关联特征进行层级划分，标记各特征所属层级以及层级间的依赖关系；整合所述基础特征、所述关联特征以及层级依赖关系，得到跨协议转换特征集合； 基于所述跨协议转换特征集合构建异构协议转换模型，将所述跨协议转换特征集合作为模型输入层的特征源，设置特征映射模块和转换规则生成模块，其中，所述特征映射模块用于特征维度适配，所述转换规则生成模块用于基于适配特征生成转换逻辑； 所述特征映射模块接收所述跨协议转换特征集合，基于各特征的层级属性进行维度对齐，将不同层级特征映射至统一维度空间，得到归一化特征；所述转换规则生成模块对所述归一化特征进行权重分配；基于权重分配结果和归一化特征生成动态转换规则，其中，所述动态转换规则包括特征间的转换优先级和映射关系；将所述动态转换规则的特征参数与归一化特征的权重值进行向量融合，得到协议转换特征向量； 将所述协议转换特征向量映射到规则空间，得到初始协议转换规则集； 对所述初始协议转换规则集进行调整，得到目标协议转换规则集； 将所述目标协议转换规则集转换为设备可识别的传输指令并执行； 对协议转换精度、传输时延与数据完整性进行动态跟踪，得到优化传输指令； 其中，对协议转换精度、传输时延与数据完整性进行动态跟踪，得到优化传输指令，包括： 获取协议转换过程中的实时传输数据流和对应的转换日志，对所述实时传输数据流和转换日志进行清洗去重与格式统一处理，得到基础传输数据集； 基于所述基础传输数据集，分别提取协议转换精度特征、传输时延特征以及数据完整性特征，构建动态跟踪模型；通过所述动态跟踪模型对所述协议转换精度特征、传输时延特征以及数据完整性特征进行实时监测与序列记录，得到实时跟踪特征序列； 对所述实时跟踪特征序列进行异常值识别与关联分析，确定特征异常点和异常关联关系，得到异常关联图谱； 基于所述异常关联图谱，以及基于预设的传输质量基准，确定协议转换精度约束、传输时延约束以及数据完整性约束，得到多目标约束参数集； 针对所述异常关联图谱中的每种异常关联关系，分析触发该关系的特征组合条件；基于所述特征组合条件和所述多目标约束参数集，确定对应的传输参数调整方案，其中，所述传输参数包括数据包大小、重传机制以及编码方式；将所述传输参数调整方案与对应的异常关联关系进行映射存储，得到策略库； 将所述策略库与所述实时跟踪特征序列进行匹配仿真，通过迭代优化确定最优调整策略，得到优化传输指令。

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