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龙图腾网获悉南京乐韵瑞信息技术有限公司申请的专利网络异常检测与自动处理方法、系统、存储介质及设备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：CN119892476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510101205.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权网络异常检测与自动处理方法、系统、存储介质及设备是由江涛;赵立峰设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络异常检测与自动处理方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及网络检测优化技术领域，公开了一种网络异常检测与自动处理方法、系统、存储介质及设备，所述方法包括：采集网络性能相关的多维度数据，对采集的数据进行预处理，并对预处理后的数据进行特征工程的构造；构建多维异常检测模型，通过所述多维异常检测模型进行时序异常检测、多维特征聚类分析和规则引擎检测；对通过所述多维异常检测模型检测输出的异常进行分类和自动处理；对网络性能指标和异常事件进行埋点，实时监测网络各层状态以及跟踪记录异常事件，同时对网络性能数据进行预测分析，通过趋势和相关性分析挖掘数据价值，基于预测分析结果生成优化建议。通过以上方法,实现了网络异常检测与自动处理系统，提升网络质量和体验。

本发明授权网络异常检测与自动处理方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种网络异常检测与自动处理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集网络性能相关的多维度数据，对采集的数据进行包括噪声去除、异常值处理、数据标准化在内的预处理，并对预处理后的数据进行特征工程的构造； S2：基于深度学习和机器学习算法构建多维异常检测模型，通过所述多维异常检测模型进行基于长短期记忆网络LSTM的时序异常检测、基于密度聚类算法DBSCAN的多维特征聚类分析和基于专家规则的规则引擎检测； S3：基于分层分类策略对通过所述多维异常检测模型检测输出的异常进行分类，并根据异常类型执行相应的自动处理策略； S4：对网络性能指标和异常事件进行多层级埋点，基于分层采样策略设置埋点的采样频率，对核心指标采用高频采样，对次要指标采用低频采样，实时监测网络各层状态以及跟踪记录异常事件，同时通过指数平滑法对网络性能数据进行趋势预测分析，基于皮尔逊相关系数进行相关性分析以挖掘数据价值，结合决策树算法在预测分析结果的基础上生成优化建议； 在步骤S3中，所述根据异常类型执行相应的自动处理策略包括： 基于多维度特征相似度的策略匹配算法，计算当前异常与历史案例的相似度得分，生成候选处理策略集合； 根据策略适用条件、历史执行效果和资源消耗情况，从处理策略库中选择最优策略，包括网络切换、参数优化和故障自愈，并设置策略执行的回滚点； 通过计算关键性能指标的相对改善程度量化评估处理策略的执行效果，若改善程度未达预期则触发回滚机制； 采用基于深度强化学习的策略优化算法，通过计算策略执行的奖励值更新处理策略的权重，实现处理策略的在线学习和优化。

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