[发明专利]基于多协议自适应的设备智能感知物联网网关管理方法

权利要求书

1.一种基于多协议自适应的设备智能感知物联网网关管理方法，其特征在于，所述方法用于基于多协议自适应的设备智能感知物联网网关管理平台，包括：

在检测到终端设备上电的情况下，通过默认网关向所述终端设备发送多个协议适配测试信息，其中，所述协议适配测试信息包括使所述终端设备执行并应答的一个或多个命令；

通过所述默认网关，接收所述终端设备对于所述协议适配测试信息的应答信息；

根据所述应答信息、与所述协议适配测试信息对应的应答标签信息、信息特征提取模型、以及与所述协议适配测试信息对应的特征变换矩阵，获得所述应答信息的适配评分，其中，所述应答标签信息为对于所述协议适配测试信息的期望执行结果信息；

在所述适配评分小于或等于预设评分阈值的情况下，根据所述应答信息、所述应答标签信息、所述信息特征提取模型和网关识别模型，获得网关矩阵；

根据所述终端设备的通信信息、所述信息特征提取模型和所述网关矩阵，获得通信信息特征表示；

对所述通信信息特征表示进行转换并解码，获得接收信息；

所述方法还包括：

通过所述信息特征提取模型，获得应答信息样本的样本应答特征信息；

通过所述信息特征提取模型，获得与所述应答信息样本对应的标签信息的标签特征信息；

将所述样本应答特征信息和所述标签特征信息输入所述网关识别模型，获得样本网关矩阵；

通过所述样本网关矩阵，对所述样本应答特征信息进行变换，获得样本应答特征表示；

对所述样本应答特征表示和所述标签特征信息进行映射变换，获得所述样本应答特征表示的样本特征向量，以及所述标签特征信息的标签特征向量；

根据所述样本特征向量和所述标签特征向量，确定所述信息特征提取模型和所述网关识别模型的综合损失函数；

根据所述综合损失函数，训练所述信息特征提取模型和所述网关识别模型，获得训练后的信息特征提取模型和网关识别模型；

所述样本特征向量包括样本顺序向量、样本数字向量、样本语义向量和样本图像向量，所述标签特征向量包括标签顺序向量、标签数字向量、标签语义向量和标签图像向量，

其中，根据所述样本特征向量和所述标签特征向量，确定所述信息特征提取模型和所述网关识别模型的综合损失函数，包括：

根据所述样本顺序向量、所述样本数字向量、所述样本语义向量和所述样本图像向量，获得样本全局向量；

根据所述标签顺序向量、所述标签数字向量、所述标签语义向量和所述标签图像向量，获得标签全局向量；

根据所述样本全局向量和所述标签全局向量，确定全局损失函数；

根据所述样本顺序向量、所述标签顺序向量、所述样本全局向量和所述标签全局向量，确定顺序损失函数；

根据所述样本顺序向量、所述标签顺序向量、所述样本数字向量、所述标签数字向量、所述样本全局向量和所述标签全局向量，确定数字损失函数；

根据所述样本顺序向量、所述标签顺序向量、所述样本语义向量、所述标签语义向量、所述样本全局向量和所述标签全局向量，确定语义损失函数；

根据所述样本顺序向量、所述标签顺序向量、所述样本图像向量、所述标签图像向量、所述样本全局向量和所述标签全局向量，确定图像损失函数；

根据所述全局损失函数、所述顺序损失函数、所述数字损失函数、所述语义损失函数和所述图像损失函数，确定所述综合损失函数；

根据所述样本顺序向量、所述标签顺序向量、所述样本数字向量、所述标签数字向量、所述样本全局向量和所述标签全局向量，确定数字损失函数，包括：

根据样本顺序向量和所述标签顺序向量，获得样本顺序变换矩阵；

根据公式，确定所述数字损失函数L_S，其中，为样本顺序变换矩阵，，为样本顺序向量中第i个元素，为标签顺序向量中第i个元素，的值在的情况下为1，否则为0，为第i个样本数字向量,第i个标签数字向量，为标签全局向量，为样本全局向量,n为协议适配测试信息的数量，m为向量维数，1≤i≤n，1≤j≤n，且i，j、n和m均为正整数,T表示矩阵或向量的转置。