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龍圖騰網獲悉湖北工業大學申請的專利基于全異構元對比學習模型的網絡故障預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116633758B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310276842.9，技術領域涉及：H04L41/0631；該發明授權基于全異構元對比學習模型的網絡故障預測方法及系統是由高榕;江慧馨;嚴靈毓設計研發完成，并于2023-03-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于全異構元對比學習模型的網絡故障預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于全異構元對比學習模型的網絡故障預測方法及系統，包括：S100：將網絡故障數據轉化為時間序列數據，所述網絡故障數據至少包括故障類型、故障發生時間以及故障發生位置；S200：構建網絡故障預測模型，所述網絡故障預測模型包括嵌入模塊、異構元路徑網絡、自監督對比學習模塊和預測模塊；其中，嵌入模塊用來接收時間序列數據，并將時間序列數據轉化為嵌入向量；異構元路徑網絡用來融合故障節點信息；自監督對比學習模塊用來對故障節點的故障網絡視圖進行比對學習；預測模塊用來采用損失函數進行故障預測。本發明可提高網絡故障預測的準確性。

本發明授權基于全異構元對比學習模型的網絡故障預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于全異構元對比學習模型的網絡故障預測方法，其特征是，包括： S100：將網絡故障數據轉化為時間序列數據，所述網絡故障數據至少包括故障類型、故障發生時間以及故障發生位置； S200：構建網絡故障預測模型，所述網絡故障預測模型包括嵌入模塊、異構元路徑網絡、自監督對比學習模塊和預測模塊；其中，嵌入模塊用來接收時間序列數據，并將時間序列數據轉化為嵌入向量；異構元路徑網絡包括第一異構元路徑網絡和第二異構元路徑網絡分別基于不同的元路徑構建；自監督對比學習模塊用來對故障節點的故障網絡視圖進行比對學習；預測模塊用來采用損失函數進行故障概率預測； 所述第一異構元路徑網絡的構建為：從時間序列數據獲得故障類型和故障發生時間數據，以故障類型和故障發生時間為節點對象，以故障和故障發生時間間的關系，故障和故障間的關系，故障發生時間和故障發生時間間的關系為邊，構建第一異構元路徑網絡；加入隨機游走從而分別計算各實例路徑中節點間的關聯度并輸出； 所述第二異構元路徑網絡的構建為：從時間序列數據獲取故障類型、故障發生時間和故障發生位置數據，以故障類型、故障發生時間和故障發生位置為節點對象，以故障類型和故障發生時間間的關系，故障類型和故障類型間的關系，故障發生時間和故障發生時間間的關系，故障類型和故障發生位置間的關系為邊，構建第二異構元路徑網絡；分別計算第二異構元路徑網絡中各節點對象的投影特征，設計兩條使用不同節點對象的元路徑并使用注意力機制融合兩條元路徑的嵌入并輸出。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖北工業大學，其通訊地址為：430068 湖北省武漢市洪山區南李路28號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。