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龙图腾网获悉山东云则信息技术有限公司申请的专利一种智能5G网络设备异常检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120011907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510479827.3，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种智能5G网络设备异常检测方法及系统是由李龙;王凯华;张平;费振龙设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能5G网络设备异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能5G网络设备异常检测方法及系统，S1.形成预处理后的5G网络设备射频模块运行数据集；S2.构建故障特征向量空间；S3.基于离散鲸鱼优化算法对故障特征向量空间进行全局搜索和参数优化，选取具有代表性且区分度高于阈值的故障特征，形成优化后的故障特征数据集；S4.通过计算各数据样本的模糊隶属度对故障模式进行分类，生成故障模式分类结果；S5.根据故障模式分类结果构建和动态更新故障模式数据库，故障模式数据库记录并存储不同故障模式的特征及分类信息。本发明确保了在长时间运行中能够及时捕捉到设备运行状态的微小变化，也保证了故障诊断结果的稳定性和可靠性，为运营商提供了更加实时、精准的网络异常检测方案。

本发明授权一种智能5G网络设备异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能5G网络设备异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集5G网络设备射频模块运行数据集，并进行预处理，形成预处理后的5G网络设备射频模块运行数据集； S2.对预处理后的5G网络设备射频模块运行数据集进行多维时序特征提取，生成故障特征数据，并构建故障特征向量空间； S3.基于离散鲸鱼优化算法对故障特征向量空间进行全局搜索和参数优化，选取具有代表性且区分度高于阈值的故障特征，形成优化后的故障特征数据集； 所述S3包括以下步骤： S31.构建基于分层特征筛选的故障特征优化搜索空间，依据故障特征向量空间确定分层优化目标将故障特征全集按照特征类别划分为结构特征子集、动态特征子集和环境特征子集： ； 其中，表示基于5G网络设备射频模块信号的静态特征集合，表示随时间变化的动态特征，表示与外部环境因素相关的特征； S32.采用改进离散鲸鱼优化算法进行多层特征子集搜索，在每个特征子集内独立进行特征选择，并利用跨层特征调整机制优化最终特征选择方案，初始化鲸鱼种群，其中每个鲸鱼个体采用三层二进制向量表示特征选择方案： ； 其中，为结构特征子集、为动态特征子集，为环境特征子集，每个分量取值代表是否选择相应特征； S33.定义分层适应度函数，引入跨层特征相关性约束计算每个特征子集的适应度值，并利用特征层级相关性优化最终特征选择方案，计算最终适应度值； S34.基于动态Hamming距离与自适应梯度修正的离散搜索策略，在鲸鱼优化过程中对个体的特征选择方案进行优化调整，定义分层搜索更新规则如下： ； 其中，为特征选择方案，表示第t代优化后的鲸鱼个体，为第代优化后的鲸鱼个体，表示新一轮的特征选择方案，为当前搜索过程中最优的特征选择方案，为动态更新概率，计算如下： ； 其中，为当前鲸鱼个体与最优个体的Hamming距离，为搜索均衡因子，为控制搜索梯度的参数； S35.引入强化学习优化鲸鱼搜索策略，结合Q学习调整搜索方向，优化更新公式如下： ； 其中，表示在当前状态鲸鱼个体在采取动作后的Q值，表示优化后的鲸鱼个体在采取动作后的Q值，衡量搜索决策的收益，表示在优化后的鲸鱼个体状态下可选取的全部动作中的最大Q值，为奖励值，为学习率； S36.在鲸鱼优化过程中采用自适应变异机制优化全局搜索能力，基于跨层特征约束调整变异概率定义变异算子如下： ； 其中，表示变异后的特征选择调整向量： ； 其中，为二进制状态变量，表示第t+1次迭代时特征的选择状态： ； 其中，表示第t次迭代时特征的选择状态，采用分层动态调整策略，使得不同特征层的变异概率符合特征分布特点： ； 其中，为初始变异概率，代表特征层相关性约束，为优化后鲸鱼种群中所有个体的最大适应度值； S37.基于优化后特征选择方案，筛选时间窗口内的最优故障特征向量： ； 其中，表示优化后的时间窗口内的故障特征向量，仅包含经过优化筛选的特征，是原始故障特征全集中的某个特征，是S36变异后鲸鱼个体的二进制特征选择状态，若，则对应的特征选择方案被选入最终特征向量，最终优化后的5G网络设备射频模块故障特征数据集定义为： ； 其中，为总的时间窗口数； S4.利用模糊C均值聚类算法对优化后的故障特征数据集进行聚类处理，通过计算各数据样本的模糊隶属度对故障模式进行分类，生成故障模式分类结果； S5.根据故障模式分类结果构建和动态更新故障模式数据库，故障模式数据库记录并存储不同故障模式的特征及分类信息。

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