服务器中数据信息的权利,一种网络即时通讯数据信息实时监控系统及监控方法_2015108243769_权利要求书_专利查询_专利网_钻瓜专利网...

最新推荐文章于 2025-07-15 19:24:33 发布
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文章标签： 服务器中数据信息的权利
本文介绍了一种网络即时通讯数据信息实时监控系统，它通过数据转存服务器、数据库服务器、消息转发服务器和监控服务器协作，实现实时非法字符识别、聊天信息过滤和用户管理。管理员终端可搜索特定信息，监控聊天内容，而用户终端的登录信息和密码管理也集成在系统中。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.一种网络即时通讯数据信息实时监控系统，其特征在于，包括数据转存服务器、数据库服务器、消息转发服务器、监控服务器、用户终端和管理员终端；

所述数据转存服务器分别与所述数据库服务器、所述监控服务器、所述用户终端和所述管理员终端相连；

所述监控服务器还通过所述消息转发服务器与所述用户终端相连；

其中，通过所述管理员终端获得的非法字符信息和通过所述用户终端获得的聊天信息，经所述数据转存服务器存储到所述数据库服务器中，所述监控服务器通过数据转存服务器从所述数据库服务器中调取所述非法字符信息和所述聊天信息，并在对所述非法字符信息和所述聊天信息进行匹配后，获得匹配结果，所述消息转发服务器根据所述匹配结果发送所述聊天信息；

其中，所述监控服务器在所述聊天信息与所述非法字符信息相符时，确定匹配结果为第一匹配结果，在所述聊天信息与所述非法字符信息不相符时，确定匹配结果为第二匹配结果，所述监控服务器通过SocketClass类中的方法进行匹配；

其中，当匹配结果为所述第一匹配结果时，则所述消息转发服务器对所述聊天信息中的非法字符遮蔽处理后再进行发送，当匹配结果为所述第二匹配结果时，则所述消息转发服务器直接发送所述聊天信息；

其中，所述网络即时通讯数据信息实时监控系统所需要的所有类、方法和函数均存储于公共类库中，所述公共类库中的内容应用于所述数据转存服务器、数据库服务器、消息转发服务器、监控服务器、用户终端和管理员终端中；所述公共类库具有序列化数据功能，将对象流在需要传输时调用方法转换为二进制流的数据，具体包括：创建一个内存流存储区，并将对象数据序列化为内存流数据，在接收时调用方法，将二进制流在反转化成对象流，关闭创建的内存区并释放；所述公共类库具有定义命令模式功能，对不同的信息设置不同的消息类型；所述公共类库具有数据库连接功能即读取文件内容的功能，在数据转存服务器的bin/Debug路径下存在setFile.txt文件，其存储的是数据库服务器的 地址，对应的数据库服务器的名称，以及用户名和密码；

其中，所述用户终端的登录信息存储在所述数据库服务器中，所述用户终端在修改登录密码时经过所述数据转存服务器在所述数据库服务器中进行修改；

其中，所述管理员终端还可以进行特定用户的搜索和特征信息的搜索，与其他终端进行聊天操作，以及对用户终端的管理，所述管理员终端在进行信息搜索时经过所述数据转存服务器在所述数据库服务器中进行搜索。

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AGV底盘横向移动1.5米扩展车道。 2. 激光雷达验证合流安全（专利中的方向激活值\(H_t\)校验）。 - **关闭阶段**： 1. 通过匹配得分\(M\)确认车辆清空。 2. 若检测到滞留车辆，联动路侧机器人牵引至应急区。 - **全局协同**： - 与相邻路段控制中心共享决策，避免“开放-关闭”振荡。 --- ### **三、关键技术创新** #### **1. 下游拥堵预防机制** - **逻辑**： - 若下游无硬路肩或\( ρ_{\text{下游}} > 70\% \)，即使当前路段拥堵也不开放。 - **替代方案**：触发上游匝道管控（如匝道信号灯红灯限流）。 - **专利技术支撑**： - 多锥桶数据融合（专利中的传感器权重\(w_i\)）提升下游检测可靠性。 #### **2. 动态优先级调整** - **应急车辆优先**： - 检测到救护车/消防车时，强制切换红灯并清空硬路肩（专利中的异常点剔除算法）。 - **货车限制**： - 摄像头识别货车，禁止其驶入硬路肩（避免低速阻塞）。 #### **3. 强化学习优化** - **模型训练**： - 历史数据训练DQN模型，优化开放时长与匝道控制策略。 - **实时决策**： - 输入当前车流状态，输出动作（开放/关闭/匝道调节）。 --- ### **四、应用案例** #### **场景：连续路段协同控制** 1. **检测**： - 当前路段（A）密度85%，下游路段（B）密度50%且有硬路肩。 2. **决策**： - 开放A段硬路肩，同步缩短B段绿灯时长（减少合流冲突）。 3. **执行**： - A段锥桶绿灯开放，B段锥桶黄灯预警。 4. **反馈**： - 监测B段密度，若10分钟内升至65%，则关闭A段硬路肩。 --- ### **五、优势对比** | **指标** | 传统局部控制 | 本方案（全局优化） | |------------------|--------------------------|-------------------------------| | **拥堵传递风险** | 高（下游易连锁拥堵） | 低（下游状态约束） | | **应急响应** | 手动切换 | 自动优先清空（专利匹配得分） | | **资源利用率** | 硬路肩利用率≤60% | 利用率>90%（强化学习优化） | --- ### **六、总结** 本方案通过**全局车流建模 + 多路段协同决策 + 智能锥桶精准控制**，实现了硬路肩动态开放的全局最优： 1. **拥堵最小化**：结合下游状态与预测模型，避免局部解引发全局问题。 2. **安全合规**：专利技术保障应急功能，AI识别规避高风险操作。 3. **扩展性**：可集成至城市快速路、隧道等复杂场景，形成标准化联控协议。 **未来方向**：与高精地图、自动驾驶系统深度耦合，实现“车道级”动态资源分配。以上是技术表述2，.一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，采用结构多尺度的有限元模型模拟桥梁真实载荷以计算桥梁结构响应，并基于真实载荷和结构响应构建数据集；步骤二，构建有限元代理模型，并采用数据集训练所述有限元代理模型，以提取神经网络的权值矩阵分析与输出项目之间的关系；步骤三，采用现场监测的结构损伤信息直接修正有限元模型，以进行损伤修正；步骤四，采用训练的有限元代理模型分析现场监测的激励监测点信号与响应监测点信号，得到基于数据分析的模型修正参数；步骤五，根据损伤修正和数据分析的模型修正参数得到修正的多尺度有限元模型；步骤六，采用修正的多尺度有限元模型生成用于训练并更新所述有限元代理模型的数据集。2.根据权利要求1所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法，其特征在于，步骤一包括以下步骤：根据传感器布置位置与结构的构件划分建立精细化的构件模型，根据传感器网络和结构的关键监测点位划分需要建立精细化模型的部分，分析模型不同部位、不同材料选用的退化模型，然后基于桥梁设计图纸建立结构多尺度有限元模型；通过对多尺度有限元模型施加激励信号或者生成的模拟激励，生成用于训练神经网络的、包含激励监测点与响应监测点信号的数据集。3.根据权利要求1所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法，其特征在于，步骤二中，所述有限元代理模型为多项式响应面、BP神经网络、径向基函数、Kriging模型中的任意一种。4.根据权利要求3所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法，其特征在于，步骤二中，所述有限元代理模型中，损失函数部分使用虚功原理方程作为物理约束：，式中，表示总虚功的变分，，分别为在i方向上的应力张量分量与体力密度分量，为在i方向上单位面积的表面力，为待求单元i端的方向向量，为i端的应变分量，V为做体力积分的单元的体积，S为做面力积分的单元的面积；所述损失函数还包括：，式中，，，，是结构空间结点的加速度、速度、位移和外力时间序列，M，C，K为系统的质量、阻尼、刚度分布。5.根据权利要求1所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法，其特征在于，步骤三中，根据结构的损伤类型对有限元模型进行损伤修正，具体包括：若结构损伤为混凝土部分的裂缝，则通过增加有限元模型的结点数量、修改边界条件来对有限元模型进行损伤修正，并需要重新计算增减结点的整体结构计算参数影响矩阵aij；权 利 要 求 书1/3页2CN 119720691 A2 若结构损伤为材料性质的劣化，则通过传感器信号分析得到的等效性质修正参数计算获得模型修正参数后作为神经网络的物理约束，直接对有限元模型进行损伤修正；若结构损伤为结构几何参数的变化，则重新计算结构的相关截面性质参数，计算获得模型修正参数后作为神经网络的物理约束，直接对有限元模型进行损伤修正。6.根据权利要求1所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法，其特征在于，步骤四中，采用训练的有限元代理模型分析现场监测的激励监测点信号与响应监测点信号，通过将每个结点的神经网络计算参数与初始模型的计算参数相比，得到基于数据分析的模型修正参数β：，式中，表示现时状态下结构的模型参数，表示初始状态桥梁结构的模型参数，为结构在传感器数据计算下的模型参数。7.根据权利要求1所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法，其特征在于，步骤五具体包括以下步骤：若模型修正参数与模型修正参数β修正目标一致但是修正时间不一致，则直接采用模型修正参数作为物理约束对神经网络进行训练；若模型在此时完成健康监测，通过监测直接获得的模型修正参数能说明结构的状态，则模型修正参数代表精细化构件调整参数γ；如果模型修正参数会产生整体模型的调整，或者此时监测桥梁结构产生新的物理约束，则采用模型修正参数β和模型修正参数构建精细化构件调整参数γ，并采用精细化构件调整参数γ完成有限元模型更新，以得到修正的多尺度有限元模型。8.根据权利要求7所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法，其特征在于，所述精细化构件调整参数γ的计算过程如下所示：若直接修正对象可以通过数据分析求解，现阶段未通过试验获得，则=；若修正对象既完成试验，获得可以直接用于修正的精确数据，则=；若通过现场试验或直接监测获得的数据无法完全描述结构状态，则=；其中，，分别为模型j结点位置直接通过现场监测损伤的模型修正参数和通过代理模型计算数据获得的模型修正参数，为用于j结点有限元模型的精细化构件调整参数，是模型i结点位置直接通过现场监测损伤的模型修正参数和通过代理模型计算数据获得的模型修正参数，aij是结构i结点相关模型计算参数发生变化后所有结点计算参数变化的影响矩阵。9.根据权利要求7所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法，还包括采用更新后的多尺度有限元模型进行桥梁安全预警。10.一种基于代理模型与有限元融合的桥梁安全预警系统，其特征在于，包括：第一主控模块，用于采用结构多尺度的有限元模型模拟桥梁真实载荷以计算桥梁结构响应，并基于真实载荷和结构响应构建数据集；第二主控模块，用于构建有限元代理模型，并采用数据集训练所述有限元代理模型，以提取神经网络的权值矩阵分析与输出项目之间的关系；以上是技术表述3，融合三个技术表述，形成一篇用于高速公路硬路肩动态开放的智能锥桶联控方法的实现方案和思路
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