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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于异常值判识的边缘设备监测频率多级控制方法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：CN119720038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411907832.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于异常值判识的边缘设备监测频率多级控制方法是由程梦凡;刘阳阳;黄俊杰;张宗宇;苏谦;范荣威;刘士杰;韩语;王卓彬;葛萌;赖艺鹏;聂明智;张凤鸣设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异常值判识的边缘设备监测频率多级控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及铁路工程建设运维技术领域，具体涉及一种基于异常值判识的边缘设备监测频率多级控制方法，包括如下步骤：构建铁路基础设施监测知识图谱；收集铁路基础设施监测数据，在边缘设备部署模型，对传感器数据进行数据预处理；分别采用考虑时间新鲜度的序列异常值判别模型和基于傅里叶与蒙特卡罗的异常值判别模型进行异常判别；利用知识图谱对需判别的当前监测数据查找异常值判别阈值，根据阈值判断结果，进行边缘设备监测频率控制；通过上述方式，能够解决以往云端计算方法中监测数据传输产生时延的问题，实现物联网多类别数据的异常值判别，通过多级层次化判别方法进行验证，有效降低监测系统伪异常报警概率，提高监测效率和可靠度。

本发明授权一种基于异常值判识的边缘设备监测频率多级控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异常值判识的边缘设备监测频率多级控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 对铁路基础设施监测知识进行实体提取，构建铁路基础设施监测知识图谱； 收集铁路基础设施监测数据，在边缘设备部署模型，对传感器数据进行数据预处理； 分别采用考虑时间新鲜度的序列异常值判别模型和基于傅里叶与蒙特卡罗的异常值判别模型进行异常判别； 采用序列异常值判别模型进行异常判别的过程为： 对序列数据进行切分处理； 建立考虑时间因素加权的序列异常值判别模型； 判别序列异常值； 采用基于傅里叶与蒙特卡罗的异常值判别模型进行异常判别的过程为： 构建多个超拉丁抽样数据集； 对构建的数据集分别进行多级傅里叶级数展开，利用蒙特卡洛模拟形成置信区间； 利用置信区间判别异常值； 利用知识图谱对需判别的当前监测数据查找异常值判别阈值，进行阈值判断，根据判断结果，进行边缘设备监测频率控制； 若阈值判断显示异常则进行异常判识：根据铁路基础设施监测知识图谱调动相关关系高的监测指标进行多模型异常判识，并依据判识结果，构建异常判识风险报警模型，向用户端返回异常报告与风险等级； 若阈值显示正常则加强当前监测数据的监测频率。

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