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龙图腾网获悉武汉城市职业学院;武汉楚档信息技术有限公司申请的专利一种基于云计算的大数据异常检测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：CN120744706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511257977.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于云计算的大数据异常检测方法及系统是由胡功林;张杨;雷菁;郑珏凡;魏兰设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的大数据异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于云计算的大数据异常检测方法及系统，涉及大数据异常检测技术领域，本发明通过业务周期自适应滑动窗口分割机制有效捕捉完整时序模式，并显著增强数据表征的规律性和连续性；深度融合多维度统计特征与图数据库驱动的实体语义特征构建联合波动量化模型，极大提升了高维特征空间的表征鲁棒性与噪声免疫力；采用互信息动态阈值筛选策略结合梯度提升决策树的特征稳定性协同优化机制，形成抗扰增强的决策范式，从而在复杂动态环境下实现异常信号的精准确认与误报行为的高效抑制；基于决策路径重构与加权贡献累计的根因定位体系，解决传统方法对特征贡献评估的偏置问题，使关键异常驱动因素的识别精度和可解释性获得质变提升。

本发明授权一种基于云计算的大数据异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的大数据异常检测方法，其特征在于，所述异常检测方法包括以下步骤： S1：将预处理后的原始数据流按业务周期确定的滑动时间窗口分割为多个连续的标准数据段； S2：提取每个标准数据段的多维统计特征和实体标识字段，并根据实体标识字段检索预构建的图数据库获取每个标准数据段的预设维度的语义特征； S3：将连续多个标准数据段的统计特征和语义特征按时间顺序分别组合成统计特征矩阵和语义特征矩阵，并基于统计特征矩阵和语义特征矩阵计算特征波动系数向量； S4：将统计特征矩阵、语义特征矩阵和特征波动系数向量融合生成三维特征张量； S5：计算三维特征张量中每个特征通道与预存的基准标签集中异常标签的互信息值，根据全部特征通道的互信息值的统计特征构造动态筛选阈值，筛选高于动态筛选阈值的特征通道获得高价值特征集； S6：将高价值特征集输入预训练的梯度提升决策树模型，通过特征波动系数向量动态加权特征贡献度获得异常概率值和特征热力图，并根据异常概率值和特征热力图输出异常检测报告； 在步骤S5中，所述动态筛选阈值的构造包括以下步骤： 全部特征通道的互信息值的平均值和标准差，计算平均值加三倍标准差的值获得第一候选阈值； 计算预存的基准标签集中异常标签的数量占基准标签集的总标签数量的比例值，将比例值的倒数取自然对数获得第二候选阈值； 取第一候选阈值与第二候选阈值中的较大值作为动态筛选阈值； 在步骤S6中，将高价值特征集输入预训练的梯度提升决策树模型还包括： 将特征波动系数与互信息值进行乘积运算生成加权置信度； 按加权置信度降序重构高价值特征集输入顺序； 在步骤S6中，在预训练的梯度提升决策树模型的分裂增益计算中加入深度衰减因子； 在步骤S6中，通过特征波动系数向量动态加权特征贡献度获得异常概率值和特征热力图的步骤包括： 通过特征波动系数向量生成权重因子，基于权重因子实时修正决策树节点分裂评估值以重构决策路径，基于重构的决策路径的终端节点分布输出异常概率值，并累计路径分裂贡献形成特征热力图。

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