[发明专利]一种人工智能设备的网络接入方法

权利要求书

1.一种人工智能设备的网络接入方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：中央控制器接收来自人工智能设备发出的网络接入请求信息，并对网络接入请求信息进行分析，获得设备联网请求信息；

步骤S2：响应于设备联网请求信息对人工智能设备进行网络连接，生成网络连接方式信息，通过对网络连接方式信息进行共享，从而获得人工智能设备联网状态信息；

步骤S3：对人工智能设备联网状态信息进行网络状态特征处理，从而获得网络接入初步信息；

步骤S4：通过人工智能设备进行当前环境模型的构建，获得网络环境建模信息；

步骤S5：利用网络接入初步信息以及网络环境建模信息进行网络影响判断，从而获得最佳接入方式信息；

步骤S6：利用最佳接入方式信息对人工智能设备进行网络接入，从而完成人工智能设备的网络接入。

2.根据权利要求1所述的人工智能设备的网络接入方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：中央控制器开启仅实现局域网络信息数据传输的网络信息发射器，生成接入请求网络；

步骤S12：通过接入请求网络，接收人工智能设备发送的网络接入请求，得到网络接入请求信息；

步骤S13：根据网络接入请求信息对人工智能设备进行历史连接信息分析，得到设备连接历史信息；

步骤S14：根据设备连接历史信息将人工智能设备分为初次连接设备以及非初次连接设备，并均标记为网络申请连接设备；

步骤S15：对初次连接设备，通过接入请求网络将中央控制器内储存的邻近已连接人工智能设备的连接方式信息传送至初次连接设备；

步骤S16：对非初次连接设备，通过接入请求网络将中央控制器内储存的历史连接方式信息传送至非初次连接设备；

步骤S17：网络申请连接设备通过连接方式信息向中央控制器申请接入，获得设备联网请求信息。

3.根据权利要求2所述的人工智能设备的网络接入方法，其特征在于，步骤S15包括以下步骤：

步骤S151：对初次连接设备进行设备行为预测，获得行为预测结果信息；

步骤S152：利用行为预测结果信息进行潜在风险预测分析，获得潜在风险预测信息；

步骤S153：基于潜在风险预测信息通过预测风险等级公式对初次连接设备进行潜在风险等级计算，获得潜在风险等级，其中预测风险等级公式如下：

其中，f为潜在风险等级，t为潜在风险预测信息中预测持续的时间，s为预测对其他设备影响的数量，l为预测该设备接入导致的经济损失，t₀为其他设备受到影响持续的时间，g为预测连接后网络吞吐量变化值，k为预测连接后网络延时值变化量，p为预测连接后网络传输速度值，p₀为连接前网络传输速度值，ε表示为异常指数的调整项；

步骤S154：根据潜在风险等级进行阈值判断，并对初次连接设备进行分类，从而获得在阈值范围内的初次连接安全设备以及不在阈值范围内的初次连接危险设备；

步骤S155：针对初次连接危险设备，拒绝该设备的网络接入请求，并断开与该设备进行数据的接入请求网络的网络连接；

步骤S156：针对初次连接安全设备，利用接入请求网络判断获得该设备邻近的已连接人工智能设备的连接方式信息，并通过接入请求网络发送至初次连接安全设备。

4.根据权利要求2所述的人工智能设备的网络接入方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：响应于设备联网请求信息对人工智能设备进行网络连接，并对网络连接状态进行连接分析，获得连接异常设备以及网络连接设备；

步骤S22：对连接异常设备对应的连接方式信息从历史连接方式信息中清除，并再次获取连接方式信息，获得更新的设备联网请求信息；

步骤S23：响应于更新的设备联网请求信息，再次进行网络连接，并将其中连接成功的设备修改为网络连接设备，并且生成网络连接方式信息；

步骤S24：利用网络信息发射器建立连接方式信息共享网络；

步骤S25：利用连接方式信息共享网络对网络连接方式信息进行共享，并对中央控制器中储存的连接方式信息进行更新，从而获得人工智能设备联网状态信息。