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龙图腾网获悉苏州吉串物联技术有限公司申请的专利一种基于大数据和人工智能的物联网集群数据分析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：CN121434866B 。

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：202512033688.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于大数据和人工智能的物联网集群数据分析方法是由仇银银;周杰;宋成龙设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据和人工智能的物联网集群数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据和人工智能的物联网集群数据分析方法，涉及数据分析技术领域，包括，利用时空图序列对边缘侧特征编码子模型和云端时空深度模型进行初始化与参数同步处理，获取协同建模参数集，基于协同建模参数集对云端时空深度模型执行自监督重构与预测任务训练，获取深度表示模型，使用深度表示模型学习异常模式参数并构建异常评分函数，获取异常检测模型，在边缘节点接收实时多源异构数据后，利用异常检测模型进行状态预测与异常评分计算，获取实时异常评分结果；本发明通过智能数据分析方法提升了物联网集群数据分析的准确性、实时性与可解释性。

本发明授权一种基于大数据和人工智能的物联网集群数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据和人工智能的物联网集群数据分析方法，其特征在于：包括， 采集物联网集群中各设备节点的多源异构数据，进行预处理，将预处理后的多源异构数据进行排列组合，形成时序结构化特征序列； 基于时序结构化特征序列，构建时空图序列； 利用时空图序列对边缘侧特征编码子模型和云端时空深度模型进行初始化与参数同步处理，获取协同建模参数集； 所述边缘侧特征编码子模型的结构包括图卷积层、时间编码层和全连接层； 所述云端时空深度模型的结构包括多个图卷积层、多头自注意力层、时序卷积层和非线性激活层； 基于协同建模参数集对云端时空深度模型执行自监督重构与预测任务训练，获取深度表示模型； 使用深度表示模型学习异常模式参数并构建异常评分函数，获取异常检测模型，具体为： 使用随机数生成算法为异常模式参数赋予初始数值，获取初始异常模式参数； 采集物联网集群的正常工况数据作为正常样本，异常工况数据作为异常样本，将正常样本和异常样本对应的时空图序列输入深度表示模型执行前向计算，获取深度表征向量； 使用初始异常模式参数对深度表征向量执行线性变换和非线性激活，获取输出向量； 计算输出向量与正常样本和异常样本之间的差异，并依据差异通过反向传播算法计算梯度信息，使用梯度信息更新初始异常模式参数，获取最终异常模式参数； 使用最终异常模式参数对特征向量执行前向计算，获取分类结果； 根据正常样本和深度表示模型输出的深度表征向量，计算距离量化值； 使用距离量化值、分类结果、重构误差和预测误差构建异常评分函数； 将深度表示模型、最终异常模式参数和异常评分函数组合为异常检测模型； 在边缘节点接收实时多源异构数据后，利用异常检测模型进行状态预测与异常评分计算，获取实时异常评分结果。

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