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龍圖騰網獲悉上海南洋萬邦軟件技術有限公司申請的專利一種基于人工智能的多源數據分析系統及方法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：CN120197071B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510668213.X，技術領域涉及：G06F18/243；該發明授權一種基于人工智能的多源數據分析系統及方法是由韓兆祥;顧一弘;劉競嶷;高康;沈偉;趙軍科;王春生;趙文欽設計研發完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的多源數據分析系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能的多源數據分析系統及方法，涉及數據分析技術領域，本方法包括以下步驟：步驟1、從不同數據源獲取結構化數據及元數據，監控傳輸速率與丟失率；步驟2、對元數據進行預處理，通過轉換得到整合數據集；步驟3、提取統計特征，設定閾值判斷異常情況，匯總異常信息建立指標體系，生成異常報告；步驟4、構建基于多維特征的決策樹分類模型，根據異常指數進行分類；增量更新模型參數；步驟5、用分類模型判定新數據異常情況，根據異常分類結果設定響應規則，推送反饋消息并生成日志。本發明能夠有效改善現有技術對異常數據的響應和識別方面缺乏指向性的情況。

本發明授權一種基于人工智能的多源數據分析系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的多源數據分析方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 步驟1、從不同數據源獲取結構化數據及元數據，監控傳輸速率與丟失率； 步驟2、對元數據進行預處理，通過轉換得到整合數據集； 步驟3、提取統計特征，設定閾值判斷異常情況，匯總異常信息建立指標體系，生成異常報告； 步驟4、構建基于多維特征的決策樹分類模型，根據異常指數分類，增量更新模型參數； 步驟5、用分類模型判定新數據異常情況，根據異常分類結果設定響應規則，推送反饋消息并生成日志； 在步驟1中，元數據描述包含字段名稱、數據類型、采集時間t以及數據量m；其中，m為正整數，表示元數據記錄數量； 字段表示為Xj；記錄表示為xi；其中，j=1,2,…,n，用于區分不同字段；n為正整數，表示元數據描述字段數量；其中，i=1,2,…,m，用于區分不同記錄； 監控傳輸速率vt和丟失率L：利用滑動窗口，計算平均傳輸速率vbar：vbar=1w·Σw i=1vti；其中，w表示窗口長度；vti表示第i條記錄采集時間對應傳輸速率； 計算數據包丟失率，丟失包數表示為Nloss，總數據包數表示為Ntotal，丟失率計算公式為：L=NlossNtotal； 在步驟3中，提取統計特征：對每個標準化字段Xj'計算均值μj、標準差σj、最大值maxXj'和最小值minXj'；得到指標集合I={μj,σj,maxXj',minXj'}； 設定閾值判斷異常：當標準化后的數據記錄xij'不在[μj-k·σj,μj+k·σj]范圍內時視作異常；其中，k為正整數，表示預設系數； 對于數據傳輸異常：以傳輸速率vt為信號，采用均值濾波或中值濾波處理，判斷時間序列中突變點；計算一階差分Δvti=vti-vti-1，當|Δvti|γ時，視為傳輸異常點；其中，γ為設定閾值；得到傳輸異常時間點集合Atrans； 對于源數據異常：采用孤立森林計算每條記錄的異常評分sxi；異常評分依據數據在特征空間中的距離確定，當sxiδ時判斷為異常；其中，δ表示預設閾值；得到源數據異常記錄集合Asource及對應異常等級； 對于數據轉換異常：將轉換后的數據X’與原始元數據所描述的期望值X*進行對比，計算語義一致性指標S：S=1-||X’-X*||||X*||；當Sλ時，判斷為數據轉換異常；其中，λ為設定最小對齊度；標記并生成轉換異常記錄集合Aconv； 匯總各類異常得分和記錄，建立異常指標體系E={Atrans,Asource,Aconv}；對每條數據記錄xi生成異常指數Exi，計算公式為：Exi=w1·Fxi∈Atrans+w2·Fxi∈Asource+w3·Fxi∈Aconv；其中，F為指標函數，當括號內條件成立時取值為1，否則取值為0；w1,w2,w3分別為各類型異常的權重，0＜w1,w2,w3＜1且w1+w2+w3=1； 生成異常報告和分類標簽； 在步驟4中，構建基于多維特征的分類模型：利用決策樹的分支結構，將輸入數據的異常指數Exi與預設類別閾值τ1,τ2比較：Exiτ1時，類別為正常；τ1≤Exiτ2時，類別為警戒；Exi≥τ2時，類別為異常；其中，τ1,τ2是預先設定的類別閾值，τ1τ2； 建立得到異常分類模型M，為每個新數據生成異常指數； 對比模型M預測結果與實際反饋，調整參數及分類閾值，實現模型增量更新。

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