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龙图腾网获悉上海南洋万邦软件技术有限公司申请的专利一种基于人工智能的多源数据分析系统及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：CN120197071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510668213.X，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于人工智能的多源数据分析系统及方法是由韩兆祥;顾一弘;刘竞嶷;高康;沈伟;赵军科;王春生;赵文钦设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的多源数据分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的多源数据分析系统及方法，涉及数据分析技术领域，本方法包括以下步骤：步骤1、从不同数据源获取结构化数据及元数据，监控传输速率与丢失率；步骤2、对元数据进行预处理，通过转换得到整合数据集；步骤3、提取统计特征，设定阈值判断异常情况，汇总异常信息建立指标体系，生成异常报告；步骤4、构建基于多维特征的决策树分类模型，根据异常指数进行分类；增量更新模型参数；步骤5、用分类模型判定新数据异常情况，根据异常分类结果设定响应规则，推送反馈消息并生成日志。本发明能够有效改善现有技术对异常数据的响应和识别方面缺乏指向性的情况。

本发明授权一种基于人工智能的多源数据分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的多源数据分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤1、从不同数据源获取结构化数据及元数据，监控传输速率与丢失率； 步骤2、对元数据进行预处理，通过转换得到整合数据集； 步骤3、提取统计特征，设定阈值判断异常情况，汇总异常信息建立指标体系，生成异常报告； 步骤4、构建基于多维特征的决策树分类模型，根据异常指数分类，增量更新模型参数； 步骤5、用分类模型判定新数据异常情况，根据异常分类结果设定响应规则，推送反馈消息并生成日志； 在步骤1中，元数据描述包含字段名称、数据类型、采集时间t以及数据量m；其中，m为正整数，表示元数据记录数量； 字段表示为Xj；记录表示为xi；其中，j=1,2,…,n，用于区分不同字段；n为正整数，表示元数据描述字段数量；其中，i=1,2,…,m，用于区分不同记录； 监控传输速率vt和丢失率L：利用滑动窗口，计算平均传输速率vbar：vbar=1w·Σw i=1vti；其中，w表示窗口长度；vti表示第i条记录采集时间对应传输速率； 计算数据包丢失率，丢失包数表示为Nloss，总数据包数表示为Ntotal，丢失率计算公式为：L=NlossNtotal； 在步骤3中，提取统计特征：对每个标准化字段Xj'计算均值μj、标准差σj、最大值maxXj'和最小值minXj'；得到指标集合I={μj,σj,maxXj',minXj'}； 设定阈值判断异常：当标准化后的数据记录xij'不在[μj-k·σj,μj+k·σj]范围内时视作异常；其中，k为正整数，表示预设系数； 对于数据传输异常：以传输速率vt为信号，采用均值滤波或中值滤波处理，判断时间序列中突变点；计算一阶差分Δvti=vti-vti-1，当|Δvti|γ时，视为传输异常点；其中，γ为设定阈值；得到传输异常时间点集合Atrans； 对于源数据异常：采用孤立森林计算每条记录的异常评分sxi；异常评分依据数据在特征空间中的距离确定，当sxiδ时判断为异常；其中，δ表示预设阈值；得到源数据异常记录集合Asource及对应异常等级； 对于数据转换异常：将转换后的数据X’与原始元数据所描述的期望值X*进行对比，计算语义一致性指标S：S=1-||X’-X*||||X*||；当Sλ时，判断为数据转换异常；其中，λ为设定最小对齐度；标记并生成转换异常记录集合Aconv； 汇总各类异常得分和记录，建立异常指标体系E={Atrans,Asource,Aconv}；对每条数据记录xi生成异常指数Exi，计算公式为：Exi=w1·Fxi∈Atrans+w2·Fxi∈Asource+w3·Fxi∈Aconv；其中，F为指标函数，当括号内条件成立时取值为1，否则取值为0；w1,w2,w3分别为各类型异常的权重，0＜w1,w2,w3＜1且w1+w2+w3=1； 生成异常报告和分类标签； 在步骤4中，构建基于多维特征的分类模型：利用决策树的分支结构，将输入数据的异常指数Exi与预设类别阈值τ1,τ2比较：Exiτ1时，类别为正常；τ1≤Exiτ2时，类别为警戒；Exi≥τ2时，类别为异常；其中，τ1,τ2是预先设定的类别阈值，τ1τ2； 建立得到异常分类模型M，为每个新数据生成异常指数； 对比模型M预测结果与实际反馈，调整参数及分类阈值，实现模型增量更新。

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