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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于机器学习的低开销AMF网络智能故障诊断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：CN115665787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211029296.0，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权一种基于机器学习的低开销AMF网络智能故障诊断方法是由王廷;王文艳;杨武松设计研发完成，并于2022-08-24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低开销AMF网络智能故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的AMF低开销网络智能故障诊断方法，其特点是采用5G移动通信网络模型、低开销故障信息源获取模型、故障定界模型和故障定位模型为四个呈递进关系的子模型构建的5G网络故障诊断模型，实现低开销AMF网络智能故障诊断，该方法借用无监督方式的机器学习算法对网络故障诊断提供一种低开销高性价比的诊断方案，从故障数据源获取以及诊断策略角度入手，运用限流算法、SOM算法、K‑Means算法、TF‑IDF算法等以及3GPP相关知识等。本发明与现有技术相比具有低开销、快速、准确、轻量、通用的优点，实用性很强，不仅适用于5G移动通信网络故障的诊断，还能用于其他领域的故障诊断。

本发明授权一种基于机器学习的低开销AMF网络智能故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的低开销AMF网络智能故障诊断方法，其特征在于采用5G移动通信网络模型、低开销故障信息源获取模型、故障定界模型和故障定位模型为四个呈递进关系的子模型构建的5G网络故障定位模型，实现低开销AMF网络智能故障诊断，所述5G移动通信网络模型采用基于状态的用户调度方式运行流程流量构建的子模型；所述低开销故障信息源获取模型采用限流算法中的滑动窗口算法和漏斗算法以及自组织映射算法构建的子模型，以降低数据获取部分低开销；所述故障定界模型采用逆文本指数分数算法、KMeans算法以及案例推理法判断故障所处的流程类别构建的子模型，以降低故障诊断结果映射到3GPP官方解释的开销；所述故障定位模型采用SBI、N1以及N2接口的故障标识映射关系构建的子模型，实现故障定位的步骤具体包括： 1构建移动通信网络； 2获取移动通信网络数据信息，其中包括数据流量、日志信息以及系统告警； 3对故障进行定界； 4对故障进行定位； 所述5G网络故障定位模型的设计 S41、SBI接口定位的实现方案AMF在与其他网络功能服务交互时，通信接口均采用基于服务的接口SBI，所述SBI接口应用层采用HTTP协议；所述AMF分别使用AUSF、SMF、UDM、EIR、NSSF以及SMSF分别执行Nausf服务、Nsmf服务、Nudm服务、Neir服务、Nnssf以及Nsmsf服务操作，这些服务操作包括：AMF和这些网元之间的HTTP请求以及响应，AMF在请求这些服务时，会根据流程的不同在HTTP消息中包含不同的请求，AMF要么获得请求内容，要么收到包含于返回HTTP响应中的故障事件： S42、N1及N2接口定位的实现方案根据AMF的主要流程以及3GPP协议规定错误标识码，建立包含协议类型、错误场景以及错误标识码的专家库，并给出错误标识码的故障描述以及解释，所述AMF的主要流程有：注册、去注册、会话建立、切换以及服务请求，这些流程通信使用的接口除了N1和N2,其他均采用SBI接口；所述N1和N2接口应用层以及非接入层分别采用的协议为NGAP和NASMM，并根据该协议建立NASMM和NGAP故障专家库。

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