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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利微服务系统多模态异常检测方法及其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：CN119739591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411799393.7，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权微服务系统多模态异常检测方法及其系统是由窦晖;邹乐乐;史鹏程;郭升来;张以文设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本微服务系统多模态异常检测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种可靠性高的微服务系统多模态异常检测方法及其系统。可靠性高的微服务系统多模态异常检测方法包括以下步骤：采集微服务系统中的多种模态数据，并对多种模态数据分别进行编码获取特征表示，并利用高斯分布表示对每个模态特征表示分别进行采样重构以此理解有噪声的多模态内容。在获得模态特征后，为了衡量模态内容的不同贡献，本发明通过一种自适应的融合方法分配每个模态数据的融合权重，最后将融合权重和模态数据的特征表示结合并输入到异常检测器中来判断微服务系统是否有异常，从而大大地提高了微服务系统异常检测的准确率和可靠性。

本发明授权微服务系统多模态异常检测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种微服务系统多模态异常检测方法，其特征在于，其包括以下步骤： 采集微服务系统中的多种模态数据，并对多种模态数据分别进行编码，并将多种编码后的模态数据分别建模为高斯分布模型，提取每个模态数据在μ±nσ范围内的特征获得特征表示序列其中，m表示模态数据的序号，i表示模态数据中特征的序号，n表示系数；所述高斯分布模型表示为： 式中，g·表示各个模态所提取的特征表示序列，表示第m个模态的特征表示序列中第i个编码；N为高斯分布表示，μ表示高斯分布中的均值向量，σ表示高斯分布中的方差向量； 将每个特征表示序列分别通过置信度网络计算得到对应模态数据的权重值TCP′，计算公式为： 式中，FC为全连接层，Sigmoid为激活函数； 将每个模态数据的特征与权重值TCP′融合作为系统状态表示值，融合公式为： 将系统状态表示值输入异常检测器中计算得到结果值，根据结果值判断微服务系统是否存在异常；得到结果值的计算公式为： y′＝argmax[SoftmaxWR+b] 式中，argmax为argmax函数，Softmax表示Softmax分类函数，W和b表示可训练参数，y′∈{0,1}，0表示正常状态，1表示异常状态。

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