【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机的，尤其是涉及固件升级管理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着物联网和智能设备的快速发展，固件升级管理成为确保设备性能和安全的关键环节。固件升级不仅涉及到软件的更新，还包括对设备硬件性能的优化和网络连接质量的改进。在这个高度互联的时代，固件升级管理方法需要能够处理大量的数据，同时确保升级过程的高效和安全。
2、传统的固件升级方法通常依赖于简单的规则或手动触发，缺乏对设备实时性能和网络状况的深入分析。这导致升级过程可能在不适宜的时机进行，比如在网络连接不稳定或设备性能不佳的情况下，增加了升级失败的风险。此外，传统方法往往无法有效地识别和优先处理那些最需要升级的设备。
技术实现思路
1、为了改善升级在不适宜的时机进行，导致升级失败的风险加剧且无法有效地识别和优先处理那些固件需要升级的问题，本申请提供固件升级管理方法、装置、设备及存储介质。
2、本专利技术提供了一种固件升级管理方法，包括：收集电子设备的实时性能数据和网络质量数据；将实时性能数据和网络质量数据输入预设的支持向量机模型，得到电子设备的性能指标；根据设备制造商和网络服务提供商设定的标准对所述性能指标进行验证，得到设备性能健康状况和网络符合程度；将所述设备性能健康状况和所述网络符合程度输入预设的决策模型，得到升级优先级和网络状况评估结果；将所述升级优先级和所述网络状况评估结果输入预设的策略模型，输出固件升级策略，并根据所述固件升级策略对所述电子设备进行固件升级。
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4、作为优选方案，所述将实时性能数据和网络质量数据输入预设的支持向量机模型，得到性能指标的步骤，包括：对所述实时性能数据和所述网络质量数据进行预处理，得到数据集；其中，所述预处理包括归一化处理；根据预设的基于深度学习的自编码器特征筛选算法对所述数据集进行特征降维，得到关键特征向量和特征重要性评分；根据多维度缩放算法对所述关键特征向量进行降维优化，以提取性能敏感特征子集作为优化后的特征子集；通过随机森林算法根据所述优化后的特征子集中的每种特征对电子设备性能的影响程度进行分析，得到特征重要性排序列表；将所述优化后的特征子集和特征重要性排序列表进行组合，得到综合特征集，利用主成分分析对所述综合特征数据集进行降噪处理；将降噪后的所述综合特征数据集输入至预设的支持向量机模型，所述支持向量机模型根据分类超平面和边界决策函数，输出性能分类决策值，将所述性能分类决策值作为性能指标。
5、作为优选方案，所述根据设备制造商和网络服务提供商设定的标准对所述性能指标进行验证，得到设备性能健康状况和网络符合程度的步骤，包括：获取设备制造商设定的最低性能标准和网络服务提供商定义的网络服务质量参数；对所述最低性能指标进行阈值分析，得到性能健康水平和网络服务符合水平；将所述设备制造商设定的最低性能标准与所述性能健康水平进行对比，根据对比结果，判断设备性能健康状况；将所述网络服务提供商定义的网络服务质量参数与所述网络服务符合水平进行对比，根据对比结果，判断网络符合程度。
6、作为优选方案，所述将所述设备性能健康状况和所述网络符合程度输入预设的决策模型，得到升级优先级和网络状况评估结果的步骤，包括：基于预设的历史设备性能和网络数据构建的规则集对设备性能健康状况和所述网络符合程度进行加权评分，得到综合评估值；将所述综合评估值输入预设的决策模型，所述决策模型对所述综合评估值进行多变量分析，根据所述决策模型预设的节点纯度指标、信息增益指标对所述综合评估值进行分类节点的选择，输出升级优先级和网络状况评估结果。
7、作为优选方案，所述将所述综合评估值输入预设的决策模型，所述决策模型对所述综合评估值进行多变量分析，根据所述决策模型预设的节点纯度指标、信息增益指标对所述综合评估值进行分类节点的选择，输出升级优先级和网络状况评估结果的步骤，包括：当所述综合评估值输入所述决策模型后，对综合评估值进行特征分解，识别出影响设备性能和网络状况的若干个初始变量；利用决策模型中的多变量分析算法对各个初始变量之间的关系进行分析，确定各个初始变量对设备性能健康状况和网络符合程度的影响，得到多变量分析结果；基于多变量分析结果分析出若干个主要变量，根据决策模型中预设的节点纯度指标，对所有主要变量进行分组，得到若干个初始分类节点；对每个初始分类节点内的数据进行统计分析，计算出各个初始分类节点的节点纯度值，根据各个节点纯度值的大小，对各个初始分类节点进行排序，确定纯度最高的分类节点作为纯度分类节点；利用决策模型中预设的信息增益指标，计算每个初始分类节点在划分前后的信息熵变化，得到每个初始分类节点的信息增益值；基于信息增益值的大小对初始分类节点进行排序，选择信息增益最高的特征作为增益分类节点；利用纯度分类节点和增益分类节点对综合评估值进行分类，将分类后的综合评估值输入决策模型的分类节点，输出升级优先级和网络状况评估结果。
8、作为优选方案，所述将所述升级优先级和所述网络状况评估结果输入预设的策略模型，输出固件升级策略的步骤，包括：基于预设的时间序列预测模型对所述升级优先级和所述网络状况评估结果进行未来状态预测，得到潜在风险评估和资源利用预测；利用预设的优化算法对所述潜在风险评估和所述资源利用预测进行最小风险与成本平衡分析，得到风险成本权衡方案；基于历史训练数据集对所述风险成本权衡方案进行模型验证，得到验证结果和性能改进方向；利用基于模型预测控制的强化学习算法对所述验证结果和所述性能改进方向进行动态权重分配，得到最优策略决策点；将所述最优策略决策点输入预设的策略模型，所述策略模型根据输入的最优策略决策点对应的升级行动的价值和紧急程度确定固件升级执行顺序，输出固件升级策略。
9、本申请还提供了一种固件升级管理装置，包括：收集模块，用于收集电子设备的实时性能数据和网络质量数据；生成模块，用于将实时性能数据和网络质量数据输入预设的支持向量机模型，得到电子设备的性能指标；验证模块，用于根据设备制造商和网络服务提供商设定的标准对所述性能指标进行验证，得到设备性能健康状况和网络符合程度；计算模块，用于将所述设备性能健康状况和所述网络符合程度输入预设的决策模型，得到升级优先级和网络状况评估结果；升级模块，用于将所述升级优先级和所述网络状况评估结果输入预设的策略模型，输出固件升级策略，并根据所述固件升级策略对所述电子设备进行固件升级。
10、本申请还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述中任一项所述的固件升级管理方法。
11、本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种固件升级管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的固件升级管理方法，其特征在于，所述收集电子设备的实时性能数据和网络质量数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的固件升级管理方法，其特征在于,所述将实时性能数据和网络质量数据输入预设的支持向量机模型，得到性能指标的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的固件升级管理方法，其特征在于，所述根据设备制造商和网络服务提供商设定的标准对所述性能指标进行验证，得到设备性能健康状况和网络符合程度的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的固件升级管理方法，其特征在于，所述将所述设备性能健康状况和所述网络符合程度输入预设的决策模型，得到升级优先级和网络状况评估结果的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的固件升级管理方法，其特征在于，所述将所述综合评估值输入预设的决策模型，所述决策模型对所述综合评估值进行多变量分析，根据所述决策模型预设的节点纯度指标、信息增益指标对所述综合评估值进行分类节点的选择，输出升级优先级和网络状况评估结果的步骤，包括：
7.根据权利要
8.一种固件升级管理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的固件升级管理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的固件升级管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种固件升级管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的固件升级管理方法，其特征在于，所述收集电子设备的实时性能数据和网络质量数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的固件升级管理方法，其特征在于,所述将实时性能数据和网络质量数据输入预设的支持向量机模型，得到性能指标的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的固件升级管理方法，其特征在于，所述根据设备制造商和网络服务提供商设定的标准对所述性能指标进行验证，得到设备性能健康状况和网络符合程度的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的固件升级管理方法，其特征在于，所述将所述设备性能健康状况和所述网络符合程度输入预设的决策模型，得到升级优先级和网络状况评估结果的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的固件升级管理方法，其特征在于，所述将所述综合评估值输...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟祥梯，
申请(专利权)人：深圳益邦阳光有限公司，
类型：发明
国别省市：
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