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龙图腾网获悉太仓市同维电子有限公司申请的专利基于FTTR网络的远程故障诊断方法、系统及存储介质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：CN119363565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411579340.4，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权基于FTTR网络的远程故障诊断方法、系统及存储介质是由张韬;邵玲;陈小冬;黄敏;华亚军设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FTTR网络的远程故障诊断方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及网络通信技术领域，具体为一种基于FTTR网络的远程故障诊断方法、系统及存储介质。法包括以下步骤：在每个FTTR网络的节点上部署用于监控网络状态的监控模块，每个监控模块均设数据采集单元和状态分析单元，各节点通过数据采集单元实时收集网络状态数据。网络状态数据包括监控网络延迟、丢包率、设备温度和带宽利用率，通过状态分析单元初步分析网络状态数据，并对比历史数据，用于确定当前状态的变化趋势。本发明通过分布式管理模式，避免了传统集中式管理中的单点故障问题。每个FTTR节点均能独立监控自身状态，并与其他节点协同工作，即使某一节点发生故障，其他节点仍能正常工作，确保整个网络的稳定性。

本发明授权基于FTTR网络的远程故障诊断方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于FTTR网络的远程故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 在每个所述FTTR网络的节点上部署用于监控网络状态的监控模块，每个所述监控模块均设数据采集单元和状态分析单元，各所述节点通过所述数据采集单元实时收集网络状态数据； 所述网络状态数据包括网络延迟、丢包率、设备温度和带宽利用率，通过所述状态分析单元初步分析所述网络状态数据，并对比历史数据，用于确定当前状态的变化趋势； 各所述节点通过消息队列系统将所述当前状态的状态信息发布至共享主题，与其他所述节点同步，用于形成全局状态视图； 利用无监督学习算法分析同步所述全局状态视图，识别出异常模式，用于检测流量的极端波动和持续的高延迟行为； 采用监督学习模型分析历史故障数据，提取特征，结合所述提取特征分析所述异常模式，用于预测潜在故障并预警； 当所述预警被触发时，利用深度学习模型分析当前故障，推理故障原因生成并执行修复操作； 所述状态分析单元采用双阈值模型，用于所述变化趋势的分析和预测，所述双阈值模型的表达式为： 其中，ΔMt为状态变化率，T1和T2为阈值。

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