[发明专利]一种数据处理方法及网络设备

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于网络设备，包括：

获取第一数据，所述第一数据包括M个移动设备的数据，第一移动设备的数据包括所述第一移动设备使用器件的功耗和时长，以及所述第一移动设备的功耗、亮屏时长和灭屏时长，所述第一移动设备是所述M个移动设备中的任一移动设备，所述M为大于2的整数；

根据所述第一数据确定预测功耗；

计算所述M个移动设备中的每个移动设备的实际功耗和所述预测功耗的差值，以获得功耗差值；

将所述功耗差值进行正态分布处理，以获得正态分布差值；

根据预设规则从所述正态分布差值中确定第一阈值；

将所述预测功耗和所述第一阈值发送给所述M个移动设备，所述预测功耗和所述第一阈值用于指示所述第一移动设备监测所述第一移动设备的实际功耗，当所述第一移动设备的实际功耗与所述预测功耗的差值大于所述第一阈值时，确定所述第一移动设备的总功耗处于异常状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一数据确定预测功耗包括：

根据所述第一数据确定第一特征向量；

根据所述第一特征向量和线性回归模型确定预测功耗。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第二数据，所述第二数据包括N个移动设备的数据，第二移动设备的数据包括所述第二移动设备上应用使用器件的后台总功耗，所述第二移动设备是所述N个移动设备中的任一移动设备，所述N为大于2的整数；

根据所述第二数据对所述N个移动设备上的应用进行分类，以获得H类应用，所述H为大于2的整数；

确定所述H类应用中每类应用的阈值；

将所述H类应用中每类应用的阈值发送给所述N个移动设备，第二阈值用于指示所述第二移动设备监测第一应用的后台总功耗，当所述第一应用的后台总功耗大于所述第二阈值时，确定所述第一应用的功耗处于异常状态，所述第一应用是所述第二移动设备上属于所述H类应用中的任一应用，所述第二阈值是所述第一应用所属应用类的阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二数据对所述N个移动设备上的应用进行分类，以获得H类应用包括：

根据所述第二数据绘制所述N个移动设备上应用的后台总功耗的累计分布函数CDF曲线；

根据所述CDF曲线确定所述N个移动设备上应用的类别数H；

根据所述CDF曲线和卷积神经网络CNN模型将所述N个移动设备上的应用分为H类。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述H类应用中每类应用的阈值包括：

将所述N个移动设备中的L个移动设备上的第二应用的后台总功耗确定为目标类应用的阈值，所述L个移动设备上的第二应用的后台总功耗均相同，所述L与所述N的比值等于预设比例，所述目标类应用是H类应用中的任一类应用，所述第二应用是所述目标类应用中功耗最大的应用。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第三数据，所述第三数据包括K个移动设备的数据，第三移动设备的数据包括所述第三移动设备上应用使用器件的时长，所述第三移动设备是所述K个移动设备中的任一移动设备，所述K为大于2的整数；

根据所述第三数据确定所述K个移动设备上应用的阈值；

将所述K个移动设备上应用的阈值发送给所述K个移动设备，第三阈值用于指示所述第三移动设备监测第三应用的功耗，当所述第三应用的功耗与所述第三阈值的差值大于预设值时，确定所述第三应用的功耗处于异常状态，所述第三应用是所述第三移动设备上的应用，所述第三阈值是所述第三应用的阈值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三数据确定所述K个移动设备上应用的阈值包括：

根据所述第三数据确定第二特征向量；

根据所述第二特征向量和支持向量机SVM确定所述K个移动设备上应用的阈值，或根据所述第二特征向量和深度神经网络DNN模型确定所述K个移动设备上应用的阈值。