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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市光聯(lián)世紀(jì)信息科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備監(jiān)控時(shí)序數(shù)據(jù)處理方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120238459B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510686863.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L41/16；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備監(jiān)控時(shí)序數(shù)據(jù)處理方法是由李耀生;潘洛沙;姚喬翰;王兵;溫順平;李錫金;王景民;黃小亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備監(jiān)控時(shí)序數(shù)據(jù)處理方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備監(jiān)控時(shí)序數(shù)據(jù)處理方法，包括：獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與歷史負(fù)載數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含節(jié)點(diǎn)重要性指標(biāo)與連接強(qiáng)度參數(shù)的拓?fù)鋱D模型，確定關(guān)鍵設(shè)備候選集；根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載數(shù)據(jù)與所述拓?fù)鋱D模型，計(jì)算各設(shè)備在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的動(dòng)態(tài)重要性評(píng)分，生成關(guān)鍵設(shè)備列表；基于所述拓?fù)鋱D模型的設(shè)備依賴關(guān)系，從所述時(shí)序數(shù)據(jù)集中提取設(shè)備間協(xié)同運(yùn)行的時(shí)序特征向量；當(dāng)時(shí)序特征向量的波動(dòng)幅度超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，判定為群體協(xié)同異常狀態(tài)并生成性能瓶頸預(yù)警信號(hào)；對(duì)所述關(guān)鍵設(shè)備的高頻時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別潛在故障設(shè)備；根據(jù)故障概率更新所述拓?fù)鋱D模型，調(diào)整節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)，重新生成關(guān)鍵設(shè)備候選集。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備監(jiān)控時(shí)序數(shù)據(jù)處理方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備監(jiān)控時(shí)序數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括： 獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與歷史負(fù)載數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含節(jié)點(diǎn)重要性指標(biāo)與連接強(qiáng)度參數(shù)的拓?fù)鋱D模型，確定關(guān)鍵設(shè)備候選集； 根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載數(shù)據(jù)與所述拓?fù)鋱D模型，計(jì)算各設(shè)備在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的動(dòng)態(tài)重要性評(píng)分，生成關(guān)鍵設(shè)備列表； 基于所述動(dòng)態(tài)重要性評(píng)分設(shè)置動(dòng)態(tài)采樣策略，針對(duì)關(guān)鍵設(shè)備采用高頻采樣模式，非關(guān)鍵設(shè)備采用低頻采樣模式，采集時(shí)序數(shù)據(jù)集； 基于所述拓?fù)鋱D模型的設(shè)備依賴關(guān)系，從所述時(shí)序數(shù)據(jù)集中提取設(shè)備間協(xié)同運(yùn)行的時(shí)序特征向量； 當(dāng)時(shí)序特征向量的波動(dòng)幅度超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，判定為群體協(xié)同異常狀態(tài)并生成性能瓶頸預(yù)警信號(hào)； 對(duì)所述關(guān)鍵設(shè)備的高頻時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別潛在故障設(shè)備； 根據(jù)故障概率更新所述拓?fù)鋱D模型，調(diào)整節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù)，重新生成關(guān)鍵設(shè)備候選集。

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