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龙图腾网获悉简阳市人民医院申请的专利一种基于融合多源数据的网络性能异常检测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：CN120825421B 。

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：202511315908.6，技术领域涉及：H04L43/08；该发明授权一种基于融合多源数据的网络性能异常检测方法是由刘浩;张刘君;廖杨春设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合多源数据的网络性能异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合多源数据的网络性能异常检测方法，本发明涉及网络故障检测技术领域。该基于融合多源数据的网络性能异常检测方法，通过对不同类型的历史数据进行特征提取，实现对网络流量数据中的各项数据分析确定流量异常指标，对设备状态特征中的各项数据分析确定设备状态异常指标，对用户行为特征的各项数据分析确定用户行为异常指标，将各项异常指标进行关联融合建立形成异常检测模型，充分利用了不同数据源中包含的网络性能信息，克服了传统单一数据源检测的局限性，提高了网络性能异常检测的准确性和可靠性，并且关联各项数据后能够更精准的反馈异常问题，提高异常检测的效率。

本发明授权一种基于融合多源数据的网络性能异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合多源数据的网络性能异常检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤： A1、实现等周期时间内对多个数据源的网络相关数据进行采集，对采集到的多源数据进行清洗，去除其中的噪声数据、重复数据和错误数据； A2、分别对不同类型的历史数据进行特征提取，实现对网络流量数据中的各项数据分析确定流量异常指标，对设备状态特征中的各项数据分析确定设备状态异常指标，对用户行为特征的各项数据分析确定用户行为异常指标，将各项异常指标进行关联融合建立形成异常检测模型，通过提取实时的预处理后数据引入异常检测模型进行异常检测； A3、根据模型的输出结果判断当前网络性能是否异常，若模型输出为异常，则触发相应的报警机制，通知网络管理员进行处理； 所述A2中实现对网络流量数据中的各项数据分析确定流量异常指标的操作为： B1、通过提取等周期时间节点下的各项网络流量数据，包含带宽情况和数据包情况； B2、将每个时间节点下的带宽数值提取后，通过带宽的极值、带宽变化情况确定带宽异常阈值； B3、将每个时间节点下的数据包参数提取后，通过数据包的大小、数据包变化情况确定数据包异常阈值； 所述A2中对设备状态特征中的各项数据分析确定设备状态异常指标的操作为： C1、通过提取等周期时间节点下的各项设备状态数据，包含CPU使用情况、内存占用情况、磁盘延迟情况和接口错包情况； C2、根据历史数据下的对应各项数据的异常阈值与实时的CPU使用率、内存占用率、磁盘延迟时间和接口错包率进行比较； C3、而后将各项数据比对后的健康评分进行累积，且CPU使用率的健康评分为Ru，内存占用率的健康评分为Sv，磁盘延迟时间的健康评分为Tw，接口错包率的健康评分为Zk，并得出最终评分F； 且最终评分F小于60%，则当前设备状态异常； 所述A2中对用户行为特征的各项数据分析确定用户行为异常指标的操作为： D1、通过提取等周期时间节点下的各项用户行为特征数据，包含登录频率情况和访问资源类型分布情况； D2、通过对登录频率和访问资源占比进行权重赋值，登录频率则记录单位时间内的登录次数，访问资源占比则包含对视频、API和网页资源分别的访问占比，计算得出用户行为的指数后，将计算指数与历史数据中的指数阈值进行比对确定是否当前用户行为是否异常。

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