本发明涉及网络数据领域，具体地，涉及一种基于局域网的具有自学习功能的网络系统。
背景技术：
目前，随着互联网的发展，网络已经成为人们生活的重要部分，但在一些公共场合，如候车大厅、工人公寓和火车上并没有wifi覆盖，再加上用户比较多，网络服务商提供的3G或4G网络服务会比较慢，且网络服务商提供的3G或4G网络服务价格比较昂贵。
技术实现要素：
本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种基于局域网的具有自学习功能的网络系统，以实现为用户提供快速且低廉的网络服务的优点。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于局域网的具有自学习功能的网络系统，包括：
安全域划分单元：将缓存区域划分为网络域、命令域和用户域，所述网络域用来将网络数据更新到储存单元内，所述用户域为用户提供数据下载服务，所述命令域用来接收用户的请求命令；
网络流速分配单元：建立归类处理查询列表并存储，该归类处理查询列表根据网络终端的ID以及控制器的指令将用户分组，并对不同的分组设置不同的流量阀值；
储存单元：用来存储数据；
索引单元：用来保存储存单元存储数据的关键字，并为用户提供搜索服务；
控制单元：根据接收的用户指令，对用户进行分组，并将分组指令下发至网络流速分配单元，并根据数据流量对缓存区域内的网络域和用户域大小进行动态调整；
数据传输路径管理单元：当接到用户请求指令后，从数据传输路径管理列表中选取一条数据传输状态最优的数据传输路径，并将该最优的数据传输路径从数据传输路径管理列表的删除，直到使用该最优的数据传输路径的用户断开后，再将该最优的数据传输路径放入到数据传输路径管理列表；
用户流量计时单元：设置时间阈值，当达到时间阈值时，传输命令至控制单元，控制单元接收用户流量计时单元的命令后将用户域中的数据清零；
控制单元对用户域和命令域的数据进行采样，从而建立训练样本，然后利用BP神经网络方法对训练样本进行训练，从而建立BP神经网络模型，控制单元根据BP神经网络模型得出用户的下载偏好，从而去网络上搜索与用户的下载偏好相关的数据并将相关的数据下载至网络域，最后保存至储存单元供用户下载。
本发明的技术方案具有以下有益效果：
本发明的技术方案，通过提供一种局域网络，事先将网络上的热点数据，如电视剧、小说等下载到本地存储，然后为用户提供局域网服务，因下载到本地时，只需要使用一次网络运营商的服务，从而价格低廉，而构建局域网，可以提高网络的传输速度，从而达到提供快速且低廉的网络服务的目的。
具体实施方式
一种基于局域网的具有自学习功能的网络系统，包括：安全域划分单元：将缓存区域划分为网络域、命令域和用户域，所述网络域用来将网络数据更新到储存单元内，所述用户域为用户提供数据下载服务，所述命令域用来接收用户的请求命令；
网络流速分配单元：建立归类处理查询列表并存储，该归类处理查询列表根据网络终端的ID以及控制器的指令将用户分组，并对不同的分组设置不同的流量阀值；
储存单元：用来存储数据；
索引单元：用来保存储存单元存储数据的关键字，并为用户提供搜索服务；
控制单元：根据接收的用户指令，对用户进行分组，并将分组指令下发至网络流速分配单元，并根据数据流量对缓存区域内的网络域和用户域大小进行动态调整；
数据传输路径管理单元：当接到用户请求指令后，从数据传输路径管理列表中选取一条数据传输状态最优的数据传输路径，并将该最优的数据传输路径从数据传输路径管理列表的删除，直到使用该最优的数据传输路径的用户断开后，再将该最优的数据传输路径放入到数据传输路径管理列表；
用户流量计时单元：设置时间阈值，当达到时间阈值时，传输命令至控制单元，控制单元接收用户流量计时单元的命令后将用户域中的数据清零；
控制单元对用户域和命令域的数据进行采样，从而建立训练样本，然后利用BP神经网络方法对训练样本进行训练，从而建立BP神经网络模型，控制单元根据BP神经网络模型得出用户的下载偏好，从而去网络上搜索与用户的下载偏好相关的数据并将相关的数据下载至网络域，最后保存至储存单元供用户下载。
安全域划分单元将缓存区域划分为网络域、命令域和用户域，在保证数据安全的同时，进一步加快数据的传输速度，数据的上传和下载都需要经过缓存区域，网络域用来接收从网络上下载的数据，网络域下载的数据需要经过杀毒软件和防火墙的过滤，以保证数据的安全，只有安全的数据才从网络域转存至储存单元，命令域用来接收用户的命令，命令域接收的数据也要经过杀毒软件和防火墙的过滤，而用户域只提供下载服务，不接收任何数据，因此不需要经过杀毒软件和防火墙的过滤，从而提高了数据的传输速率。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。