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龙图腾网获悉深圳市大数据研究院申请的专利网络质差根因识别模型的训练方法、装置、设备及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：CN121357036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511903863.4，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权网络质差根因识别模型的训练方法、装置、设备及介质是由李启喆;陈浩泷;李鉴晟;朱光旭;柴姝奇设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络质差根因识别模型的训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种网络质差根因识别模型的训练方法、装置、设备及介质，属于通信网络运维技术领域。该方法包括：通过初始编码器对第一网络性能时序数据进行特征提取，得到第一通信质差特征，并根据第一通信质差特征和第一质差根因类别标签更新初始编码器，得到参考编码器；通过参考编码器对第二网络性能时序数据进行特征提取，得到第二通信质差特征，并通过初始分类器基于第二通信质差特征确定第二网络性能时序数据的预测质差根因类别；根据第二质差根因类别标签和预测质差根因类别计算交叉熵损失，并根据交叉熵损失更新参考编码器和分类器，得到网络质差根因识别模型。本申请实施例能够提高网络质差根因识别的准确性。

本发明授权网络质差根因识别模型的训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种网络质差根因识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一网络性能时序数据；其中，所述第一网络性能时序数据具有第一质差根因类别标签，所述第一质差根因类别标签根据预设评估规则对所述第一网络性能时序数据标记得到； 通过初始编码器对所述第一网络性能时序数据进行特征提取，得到第一通信质差特征，并根据所述第一通信质差特征和所述第一质差根因类别标签更新所述初始编码器，得到参考编码器； 获取第二网络性能时序数据；其中，所述第二网络性能时序数据具有第二质差根因类别标签，所述第二质差根因类别标签由专家模型对所述第二网络性能时序数据标记得到； 通过所述参考编码器对所述第二网络性能时序数据进行特征提取，得到第二通信质差特征，并通过初始分类器基于所述第二通信质差特征确定所述第二网络性能时序数据的预测质差根因类别； 根据所述第二质差根因类别标签和所述预测质差根因类别计算交叉熵损失，并根据所述交叉熵损失更新所述参考编码器和所述分类器，得到网络质差根因识别模型；其中，所述网络质差根因识别模型用于对目标通信网络的目标网络性能时序数据进行质差根因识别。

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