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龙图腾网获悉北京华软世纪科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的数字资产负载预警管理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：CN120181790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510288768.1，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种基于机器学习的数字资产负载预警管理方法及系统是由赵伟设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的数字资产负载预警管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的数字资产负载预警管理方法及系统，属于金融技术领域，包括有以下步骤，S101：建立智能感知层，对多元异构数据进行抓取，建立四维异构立方体数据；S102：建立智能分析层，基于双模型耦合架构生成导出感知优化数据与预测预警数据，感知优化数据输出至智能感知层，预测预警数据及感知优化数据向决策控制层输出；S103：建立决策控制层，基于双轨协同阈值机制合成最终动态阈值；S104：建立预警响应层，基于最终动态阈值执行分级策略；S105；建立进化反馈层，用于对智能分析层及决策控制层进行优化；S106：记录相关运行数据及预警信息；该方法可对数字资产交易进行预警并提升交易的安全性。

本发明授权一种基于机器学习的数字资产负载预警管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的数字资产负载预警管理方法，其特征在于，包括有以下步骤： S101：建立智能感知层，对多元异构数据进行抓取，多元异构数据用于表示数字资产交易负载的多元化数据，多元异构数据抓取完成后，进行去噪，基于多元异构数据建立四维异构立方体数据； S102：建立智能分析层，智能分析层基于双模型动态耦合架构进行建立，基于四维异构立方体数据及双模型耦合架构生成导出感知优化数据与预测预警数据，且智能分析层与智能感知层形成闭环回路，感知优化数据输出至智能感知层，用于对智能感知层进行优化，预测预警数据及感知优化数据向决策控制层输出； 智能分析层与智能感知层数据对接，智能分析层接收来自智能感知层输出的四维异构立方体数据； 其中，四维异构立方体数据包括时间维度、空间维度、链层维度及物理维度，时间维度包括有数据的时间信息，空间维度包括有该数字资产交易服务器的区域位置信息，链层维度包括有原生链路及市场链路所采集的数据信息，而物理维度包括有物理链路所采集的数据信息； 双模型动态耦合架构由TCN‑LSTM混合模型与关联分析模型进行耦合； TCN‑LSTM混合模型用于生成感知优化数据，将四维异构立方体数据的时间维度、物理维度及链层维度作为输入导入至TCN‑LSTM混合模型，TCN‑LSTM混合模型从时间维度、物理维度及链层维度中抽调过去2小时的负载时序数据，负载时序数据由每30秒的TPS数据、CPU内存带宽利用率及服务器环境参数组成，对负载时序数据中的异常数据进行剔除，并对负载时序数据进行归一化处理，TCN‑LSTM混合模型基于负载时序数据生成并导出感知优化数据，感知优化数据表示为未来1小时内的预测交易异常操作； 感知优化数据生成导出后，由智能分析层将感知优化数据输出至智能感知层，智能感知层基于感知优化数据进行优化； 智能感知层接收到来自智能感知层的数据后，基于优化阈值进行判断比较操作； 若感知优化数据小于优化阈值，则表示未来1小时内的预测交易异常操作行为较少，则智能感知层降低对多元异构数据的抓取速率，降低速率倍率为0.7，并同时部分释放用于进行数据抓取操作的服务器资源； 若感知优化数据大于优化阈值，则表示未来1小时内的预测交易异常操作行为较多，则智能感知层增加对多元异构数据的抓取速率，同时，智能感知层调度服务器多余资源用于进行数据抓取操作； 关联分析模型用于生成预测预警数据，关联分析模型基于超图神经网络构建，将四维异构立方体数据作为输入导入至关联分析模型中，关联分析模型基于四维异构立方体数据建立数字资产交易超图，基于数字资产交易超图生成并导出预测预警数据，预测预警数据生成导出后，由智能分析层将预测预警数据输出至决策控制层; S103：建立决策控制层，决策控制层基于双轨协同阈值机制进行建立，双轨协同阈值机制内包括有静态阈值与动态阈值，静态阈值基于四维异构立方体数据生成，动态阈值基于PPO算法生成，基于静态阈值与动态阈值合成最终动态阈值，同时，将最终动态阈值输出至预警响应层； 静态阈值数据源为四维异构立方体数据中物理维度的CPU内存带宽利用率峰值及链层维度的TPS数据峰值，在获取静态阈值前，基于硬件性能的衰减生成衰减补偿因子，基于衰减补偿因子与静态阈值数据源进行静态阈值计算： ； 其中，表示为静态阈值，、、及分别表示为CPU内存带宽利用率及TPS数据的权重因子，表示为CPU利用率峰值，表示为内存利用率峰值，表示为带宽利用率峰值，表示为TPS数据峰值，表示为常数，表示为衰减补偿因子； 动态阈值数据源为感知优化数据、预测预警数据及四维异构立方体数据中链层维度的历史最大TPS数据与链层维度的市场数据及市场舆情情感指数； 在获取动态阈值之前，基于市场数据及市场舆情情感指数获取市场修正因子； 基于市场修正因子、PPO算法及动态阈值数据源动态获取动态阈值； 基于静态阈值及动态阈值进行双轨协同合成，从而生成最终动态阈值，将最终动态阈值输出至预警响应层； S104：建立预警响应层，预警响应层基于最终动态阈值执行分级策略，从预防性资源调配、数字资产交易流程优化操作、数字资产容灾操作、资产保全操作或不执行动作中作出操作，并向管理员发送相关预警信息，同时，将预警信息输出至进化反馈层； S105：建立进化反馈层，进化反馈层基于四维异构立方体数据的过去五分钟切片、预警信息及最终动态阈值生成分析优化数据与决策优化数据，并将分析优化数据输出至智能分析层，将决策优化数据发送至决策控制层； S106：在S101至S105执行期间，记录相关运行数据及预警信息，便于管理员进行维护与优化。

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