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龙图腾网获悉中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利物联网设备异常检测方法、装置、设备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：CN115496120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202110682730.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权物联网设备异常检测方法、装置、设备及存储介质是由金振;汪渠超;郭轩;叶政;陈铮宏设计研发完成，并于2021-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本物联网设备异常检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于物联网技术领域，公开了一种物联网设备异常检测方法、装置、设备及存储介质。本发明通过在检测到设备检测指令时，根据设备检测指令确定目标物联网设备；向目标物联网设备发送预设参数采集指令，以使所述目标物联网设备基于预设参数采集指令反馈预设维度的运行参数；基于预设维度的运行参数，通过预设异常检测模型对目标物联网设备进行异常检测，以获得异常检测结果。由于预设异常件检测模型为预先根据历史运行参数构建的训练样本集训练得到的神经网络模型，可根据采集的预设维度的运行参数快速定位物联网设备的异常原因，无需大量人工成本，且由于采集的运行参数维度较多，能充分反映物联网设备的运行状态，可保证异常检测的全面性。

本发明授权物联网设备异常检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物联网设备异常检测方法，其特征在于，所述物联网设备异常检测方法包括以下步骤： 获取根据不同物联网设备的历史运行参数所构建的数据样本集； 根据所述数据样本集构建标签训练集、标签验证集及无标签训练集； 根据所述标签训练集分别对多个初始神经网络模型进行训练，以获得多个目标神经网络模型； 通过所述标签验证集对各目标神经网络模型进行模型验证； 在各目标神经网络模型均通过模型验证时，对所述无标签训练集进行遍历； 将遍历到的当前无标签训练样本分别输入至各目标神经网络模型中进行样本分类，并根据样本分类结果从所述目标神经网络模型中选取一目标训练模型，所述目标训练模型为生成的样本分类结果与其他目标神经网络模型不同的目标神经网络模型； 根据所述当前无标签训练样本，构建所述目标训练模型对应的扩展样本集，并通过所述扩展样本集对所述目标训练模型进行训练； 若检测到各目标神经网络模型均已训练至收敛，则停止对所述无标签训练集进行遍历，并根据已训练至收敛的目标神经网络模型构建预设异常检测模型； 在检测到设备检测指令时，根据所述设备检测指令确定目标物联网设备； 向所述目标物联网设备发送预设参数采集指令，以使所述目标物联网设备基于所述预设参数采集指令反馈预设维度的运行参数； 基于所述预设维度的运行参数，通过预设异常检测模型对所述目标物联网设备进行异常检测，以获得异常检测结果； 其中，所述将遍历到的当前无标签训练样本分别输入至各目标神经网络模型中进行样本分类，并根据样本分类结果从所述目标神经网络模型中选取一目标训练模型的步骤，包括： 将遍历到的当前无标签训练样本分别输入至各目标神经网络模型中进行样本分类，以获得多个样本分类结果； 将各样本分类结果中与其他样本分类结果不同的样本分类结果作为目标分类结果； 将所述目标分类结果对应的目标神经网络模型作为目标训练模型。

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