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龍圖騰網(wǎng)獲悉樂山永鑫科技有限責任公司申請的專利基于人工智能的監(jiān)控預警分析方法及服務器獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120408383B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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?zhí)?專利號為：202510907093.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能的監(jiān)控預警分析方法及服務器是由帥子靖;劉永杰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于人工智能的監(jiān)控預警分析方法及服務器在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于人工智能的監(jiān)控預警分析方法及服務器，首先采集目標監(jiān)控區(qū)域的多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流，其含至少兩種實時監(jiān)測數(shù)據(jù)及時空標簽信息，以明確采集位置與時間戳，接著進行時空特征提取，生成具有層級關(guān)聯(lián)關(guān)系的時空特征矩陣，再通過預設(shè)異常識別網(wǎng)絡(luò)對矩陣動態(tài)模式分析，確定潛在異常事件及異常傳播路徑，然后依據(jù)路徑拓撲結(jié)構(gòu)和事件屬性參數(shù)，生成適配的動態(tài)預警策略，含差異化觸發(fā)條件與響應指令，最后利用歷史預警反饋數(shù)據(jù)實時優(yōu)化調(diào)整策略，并輸出至終端設(shè)備集群，由此可全面精準分析監(jiān)控數(shù)據(jù)，實現(xiàn)高效、智能的監(jiān)控預警。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能的監(jiān)控預警分析方法及服務器在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的監(jiān)控預警分析方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目標監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流，所述多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流包含至少兩種類型的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)及對應的時空標簽信息，所述時空標簽信息用于描述所述實時監(jiān)測數(shù)據(jù)在所述目標監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的采集位置與時間戳； 對所述多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流進行時空特征提取，生成具有層級關(guān)聯(lián)關(guān)系的時空特征矩陣，所述時空特征矩陣中的每個元素對應所述目標監(jiān)控區(qū)域中目標位置在目標時間窗口內(nèi)的監(jiān)測指標特征； 基于預設(shè)的異常識別網(wǎng)絡(luò)對所述時空特征矩陣進行動態(tài)模式分析，確定所述目標監(jiān)控區(qū)域內(nèi)存在的潛在異常事件及其對應的異常傳播路徑，所述異常傳播路徑用于指示所述潛在異常事件在所述目標監(jiān)控區(qū)域中的擴散方向和影響范圍； 根據(jù)所述異常傳播路徑的拓撲結(jié)構(gòu)及所述潛在異常事件的屬性參數(shù)，生成與所述目標監(jiān)控區(qū)域適配的動態(tài)預警策略，所述動態(tài)預警策略包含針對不同位置和不同時間階段的差異化預警觸發(fā)條件及響應指令集合； 基于歷史預警反饋數(shù)據(jù)對所述動態(tài)預警策略進行實時優(yōu)化調(diào)整，并將優(yōu)化后的動態(tài)預警策略輸出至所述目標監(jiān)控區(qū)域?qū)慕K端設(shè)備集群； 所述對所述多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流進行時空特征提取，生成具有層級關(guān)聯(lián)關(guān)系的時空特征矩陣，包括： 根據(jù)所述時空標簽信息將所述多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流劃分為多個時空數(shù)據(jù)塊，每個所述時空數(shù)據(jù)塊對應所述目標監(jiān)控區(qū)域中預設(shè)子區(qū)域在連續(xù)時間序列內(nèi)的監(jiān)測數(shù)據(jù)集合； 針對每個所述時空數(shù)據(jù)塊，提取所述時空數(shù)據(jù)塊包含的監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的跨模態(tài)關(guān)聯(lián)特征，所述跨模態(tài)關(guān)聯(lián)特征用于描述不同類型監(jiān)測數(shù)據(jù)在相同時空維度下的耦合關(guān)系； 將所述跨模態(tài)關(guān)聯(lián)特征與所述時空數(shù)據(jù)塊的時間序列波動特征進行融合，生成所述時空數(shù)據(jù)塊對應的局部時空特征向量； 基于所述預設(shè)子區(qū)域之間的物理連接關(guān)系及歷史事件傳播記錄，構(gòu)建所述目標監(jiān)控區(qū)域的全局時空關(guān)聯(lián)圖譜，所述全局時空關(guān)聯(lián)圖譜中的節(jié)點表示所述預設(shè)子區(qū)域，邊表示預設(shè)子區(qū)域間的事件傳播概率及關(guān)聯(lián)強度； 根據(jù)所述全局時空關(guān)聯(lián)圖譜對所述局部時空特征向量進行空間權(quán)重分配及時間序列對齊，生成所述時空特征矩陣的層級結(jié)構(gòu)。

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