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申请/专利权人：广州中长康达信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于主从结构的递归式数据传输方法及系统，该方法包括：为每一数据节点创建对应的实体对象；所述实体对象为主实体和或从实体；每一主实体的下级关联有至少一个从实体；每一从实体的上级只关联一个主实体；响应于数据传输指令，判断所述数据传输指令为向上传输或向下传输；在判断到所述数据传输指令为向上传输时，控制每一所述从实体向其关联的所述主实体发送第一目标传输数据；在判断到所述数据传输指令为向下传输时，控制每一所述主实体向其关联的所有所述从实体发送第二目标传输数据。可见，本发明能够有效提高实体间数据传输的效率和稳定性，最大限度地消除实体间的信息孤岛，实现数据安全共享。

主权项：1.一种基于主从结构的递归式数据传输方法，其特征在于，所述方法包括：为每一数据节点创建对应的实体对象；所述实体对象为主实体和或从实体；每一主实体的下级关联有至少一个从实体；每一从实体的上级只关联一个主实体；响应于数据传输指令，判断所述数据传输指令为向上传输或向下传输；在判断到所述数据传输指令为向上传输时，控制每一所述从实体向其关联的所述主实体发送第一目标传输数据；在判断到所述数据传输指令为向下传输时，控制每一所述主实体向其关联的所有所述从实体发送第二目标传输数据；所述方法还包括：获取历史时间段中所有所述数据节点的数据传输记录；根据所述数据节点对应的所述实体对象结构，基于稳定性计算规则，计算所述数据节点的数据传输记录对应的传输稳定参数；所述稳定性计算规则包括：根据所述实体对象结构确定所述数据节点对应的多个从实体和一个主实体；筛选出所述数据传输记录中所述数据节点和对应的从实体进行数据传输的向下传输记录；筛选出所述数据传输记录中所述数据节点和对应的主实体进行数据传输的向上传输记录；将所述向下传输记录和所述向上传输记录输入至训练好的数据传输错误预测神经网络，得到所述向下传输记录和所述向上传输记录分别对应的记录错误概率；所述数据传输错误预测神经网络通过包括有多个训练数据传输记录和对应的数据传输错误标注的训练数据集训练得到；将所述向下传输记录和所述向上传输记录输入至训练好的数据传输延迟预测神经网络，得到所述向下传输记录和所述向上传输记录分别对应的记录延迟概率；所述数据传输延迟预测神经网络通过包括有多个训练数据传输记录和对应的数据传输延迟标注的训练数据集训练得到；计算所述向下传输记录对应的所述记录错误概率和所述记录延迟概率的乘积，得到向下传输稳定参数；计算所述向上传输记录对应的所述记录错误概率和所述记录延迟概率的乘积，得到向上传输稳定参数；计算所述向下传输稳定参数和所述向上传输稳定参数的加权求和平均值，得到所述数据节点对应的传输稳定参数；其中，所述向上传输稳定参数的加权计算权重为第一权重，所述向下传输稳定参数的加权计算权重为所述第一权重和第二权重的乘积；所述第二权重与所述向下传输记录中的所有记录数量成正比；筛选出所有所述传输稳定参数低于预设的参数阈值的所有所述数据节点，确定为缺陷数据节点；将所有所述缺陷数据节点的信息发送至部署端设备，以使得所述部署段设备改变所述缺陷数据节点的所述实体对象结构。

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