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龙图腾网获悉天津云象科技发展有限公司申请的专利一种应用于AI数据流处理的集群汇集通信系统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：CN120499701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510702585.X，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种应用于AI数据流处理的集群汇集通信系统是由葛金海;王晶;白治花设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于AI数据流处理的集群汇集通信系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于AI数据流处理的集群汇集通信系统，涉及分布式系统与网络工程技术领域，包括拓扑网络部署模块、数据流时空数据采集模块、优化验证模块、状态监控预警模块和可视化溯源模块；拓扑网络部署模块同步处理AI数据流，数据流时空数据采集模块提取熵值与协方差矩阵，优化验证模块输出优化参数及可信验证结果，状态监控预警模块设定自适应阈值实现分级预警，可视化溯源模块生成三维热力图与溯源图谱。该发明通过星型‑环状混合拓扑与低延迟协议提升数据流处理效率，结合量子优化与区块链验证增强决策可信度，利用动态加权监控与自适应阈值实现精准预警，三维可视化溯源加速故障定位，为AI集群通信提供高效、智能的全栈解决方案。

本发明授权一种应用于AI数据流处理的集群汇集通信系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于AI数据流处理的集群汇集通信系统，其特征在于：包括拓扑网络部署模块、数据流时空数据采集模块、优化验证模块、状态监控预警模块和可视化溯源模块； 所述拓扑网络部署模块，于集群汇集通信系统中部署星型-环状混合拓扑网络，结合低延迟协议，同步处理模块间AI数据流； 所述数据流时空数据采集模块，基于星型-环状混合拓扑网络，采集与预处理操作日志数据和空间坐标数据，并从中提取出滑动窗口熵和各维度的协方差矩阵； 所述优化验证模块，基于滑动窗口熵和协方差矩阵，构建量子优化模型与区块链验证模型，输出优化权重参数与可信验证结果； 所述状态监控预警模块，动态加权优化权重参数与可信验证结果，输出综合判定值，为综合判定值设定自适应阈值，判断AI数据流状态，并进行分级预警； 所述可视化溯源模块，生成三维空间热力图与异常事件溯源图谱； 所述拓扑网络部署模块中，同步处理模块间AI数据流的过程包括： 于集群汇集通信系统中，通过高性能路由器构建星型主干网络，作为核心节点连接AI数据流处理终端与执行终端，在量子优化模型与区块链验证模型间部署低延迟协议驱动的环状拓扑子网，形成闭环冗余链路，在星型-环状交汇节点部署异构数据缓存网关，动态分流AI数据流的峰值流量与均值流量，并通过动态负载均衡算法优化交汇节点负载阈值； 星型主干采用优先级调度机制，通过动态负载均衡分配AI数据流至目标终端，传输时延由单数据包大小与路由跳数约束，环状子网内各节点采用交替验证机制处理数据，量子优化节点处理数据后，区块链验证节点沿环状路径反向校验结果完整性，校验周期由实时负载反馈因子动态调整，当星型主干负载超限时，缓存网关触发环状分流路径，将数据经环状链路直连目标节点，并基于负载率平方倒数与环状链路负载率加权选择最优路径，环状子网内节点失效时，低延迟协议启动反向链路重传； 所述数据流时空数据采集模块中，操作日志数据和空间坐标数据的采集与预处理过程包括： 在星型主干网络的边缘节点部署分布式光纤传感器，分布式光纤传感器以毫秒级频率捕获系统事件，实时采集异构数据流中带时间戳的操作日志数据，并通过星型主干网络传输至缓存网关； 在环状拓扑子网的执行终端侧部署智能边缘节点，智能边缘节点基于空间传感器采集集群汇集通信系统中设备位置及环境监测点的空间坐标数据，同步生成环境状态标签，并通过环状子网的低延迟协议推送至缓存网关； 由信号能量动态设定去噪阈值，采用小波阈值去噪算法滤除操作日志数据中的高频噪声，并通过时间戳匹配操作日志数据与空间坐标数据，构建时空关联矩阵； 所述数据流时空数据采集模块中，从预处理后的操作日志数据中提取出滑动窗口熵的过程包括： 在异构数据缓存网关配置双通道数据接口，通道一接收预处理后的星型主干操作日志数据，采用滑动时间窗口分割技术将连续日志流切分为离散批次，由数据流峰值速率动态调整时间窗口长度，在单个窗口内统计事件类型分布，计算第i类事件出现频率，基于事件频率，通过并行计算框架获得滑动窗口熵； 所述数据流时空数据采集模块中，从预处理后的空间坐标数据中提取出各维度的协方差矩阵的过程包括： 通道二接收预处理后的环状子网空间坐标数据，将其输入协方差矩阵算法，统计维度X与维度Y的均值与协方差，构建各维度的协方差矩阵； 若存在空间坐标数据点的坐标值偏离均值超过3倍维度标准差，则判定为异常点并剔除； 所述优化验证模块中，构建量子优化模型，输出优化权重参数的过程包括： 采用量子退火算法，将滑动窗口熵映射为量子哈密顿量，构建耦合系数与偏置项； 初始化量子比特自旋状态，设定初始温度和终态温度，基于实时负载反馈因子，按指数函数动态调整退火速率，生成量子优化模型，通过量子隧穿效应遍历能量势垒，使集群汇集通信系统逼近基态，测量最终量子比特态，将最终量子比特状态均值转换为优化权重参数； 所述优化验证模块中，构建区块链验证模型，输出可信验证结果的过程包括： 基于智能合约技术，通过环状拓扑子网向各区块链验证节点广播协方差矩阵，各区块链验证节点采用双SHA-256链式结构计算协方差矩阵哈希值，若超过23区块链验证节点返回的一致，则判定数据完整； 采用分布式共识机制，分提案阶段、验证阶段和提交阶段执行智能合约，构建区块链验证模型； 提案阶段，主区块链验证节点封装协方差矩阵与哈希值为区块提案，沿环状路径广播； 验证阶段，各节点基于3σ异常剔除规则校验协方差矩阵的分布一致性，生成校验结果，若第k个数据点在维度i的坐标值减去维度i的均值的绝对值不超过维度i的3倍标准差，则校验结果为1，若第k个数据点在维度i的坐标值减去维度i的均值的绝对值超过维度i的3倍标准差，则校验结果为0； 提交阶段，若超过23区块链验证节点返回校验结果为1，则智能合约生成数字签名，并将签名后的结果M,N写入区块链； 根据环状子网实时负载率和负载反馈因子，动态调整共识轮次，若共识通过，则区块链验证模型输出可信验证结果，若共识失败，则区块链验证模型输出可信验证结果。

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