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龍圖騰網(wǎng)獲悉鄭州數(shù)智科技集團(tuán)有限公司;鄭州數(shù)智技術(shù)研究院有限公司申請(qǐng)的專利一種基于標(biāo)識(shí)解析體系的物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)定位系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120343076B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510558748.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L67/146；該發(fā)明授權(quán)一種基于標(biāo)識(shí)解析體系的物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)定位系統(tǒng)是由蘇文杰;周曉輝;劉建兵;張大康;程楊;高澤民;陳亞南設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于標(biāo)識(shí)解析體系的物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)定位系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于標(biāo)識(shí)解析體系的物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)定位系統(tǒng)，涉及網(wǎng)絡(luò)通信與定位技術(shù)領(lǐng)域，解決的是現(xiàn)有系統(tǒng)不支持物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)跨企業(yè)、跨地域的流轉(zhuǎn)和交換過(guò)程中的準(zhǔn)確定位和管理的問(wèn)題；資產(chǎn)定位系統(tǒng)，包括設(shè)備通信端和資產(chǎn)定位端；設(shè)備通信端包括主動(dòng)標(biāo)識(shí)載體模塊和信息傳輸模塊；資產(chǎn)定位端包括標(biāo)識(shí)解析對(duì)接模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊、資產(chǎn)定位服務(wù)模塊和顯示預(yù)警模塊；通過(guò)異常檢測(cè)模型檢測(cè)及備份采集的設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并通過(guò)資產(chǎn)定位服務(wù)模塊定位所有設(shè)備；通過(guò)主動(dòng)標(biāo)識(shí)載體模塊采集設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及生成設(shè)備標(biāo)識(shí)編碼；減小了標(biāo)識(shí)解析服務(wù)器的數(shù)據(jù)運(yùn)算負(fù)荷，確保了資產(chǎn)定位系統(tǒng)的高效穩(wěn)定運(yùn)行，保障了企業(yè)中所有設(shè)備數(shù)據(jù)的安全可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于標(biāo)識(shí)解析體系的物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)定位系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于標(biāo)識(shí)解析體系的物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)定位系統(tǒng)，其特征在于：包括設(shè)備通信端和資產(chǎn)定位端；其中， 設(shè)備通信端，用于通過(guò)主動(dòng)標(biāo)識(shí)載體模塊采集設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及生成設(shè)備標(biāo)識(shí)編碼，并通過(guò)信息傳輸模塊利用不同通信協(xié)議與資產(chǎn)定位端及若干設(shè)備進(jìn)行連接及數(shù)據(jù)傳輸； 資產(chǎn)定位端，用于通過(guò)標(biāo)識(shí)解析對(duì)接模塊結(jié)合標(biāo)識(shí)解析體系，解析設(shè)備標(biāo)識(shí)編碼，通過(guò)數(shù)據(jù)分析處理模塊利用異常檢測(cè)模型檢測(cè)及備份采集的設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并通過(guò)資產(chǎn)定位服務(wù)模塊利用定位修正模型定位所有設(shè)備，同時(shí)通過(guò)顯示預(yù)警模塊展示設(shè)備狀態(tài)及異常警報(bào)通知；其中， 所述數(shù)據(jù)分析處理模塊根據(jù)設(shè)備標(biāo)識(shí)編碼，結(jié)合設(shè)備管理表將所有設(shè)備的設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行層次級(jí)展開(kāi)，得到設(shè)備部位關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集； 同時(shí)根據(jù)預(yù)設(shè)設(shè)備部位閾值集結(jié)合設(shè)備部署環(huán)境信息，對(duì)設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)判斷及存儲(chǔ)備份： 若相鄰設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集間隔等于預(yù)設(shè)收集時(shí)間差值，則判定當(dāng)前設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為有效數(shù)據(jù)，并輸入異常檢測(cè)模型結(jié)合設(shè)備運(yùn)行總覽表進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)，得到異常設(shè)備數(shù)據(jù)集和正常設(shè)備數(shù)據(jù)集； 若相鄰設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集間隔不等于預(yù)設(shè)收集時(shí)間差值，則判定當(dāng)前設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為可疑數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢驗(yàn)： 若設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)為關(guān)機(jī)或待機(jī)狀態(tài)，則將當(dāng)前可疑數(shù)據(jù)標(biāo)記并轉(zhuǎn)換為有效數(shù)據(jù)，同時(shí)增添至正常設(shè)備數(shù)據(jù)集； 若設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)為正常運(yùn)行狀態(tài)，則將當(dāng)前可疑數(shù)據(jù)標(biāo)記并轉(zhuǎn)換為無(wú)效數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)無(wú)效數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，并結(jié)合采集時(shí)間構(gòu)建可疑數(shù)據(jù)集； 若設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)為異常運(yùn)行狀態(tài)，則將當(dāng)前可疑數(shù)據(jù)標(biāo)記并轉(zhuǎn)換為無(wú)效數(shù)據(jù)，同時(shí)增添至異常設(shè)備數(shù)據(jù)集； 所述異常檢測(cè)模型的工作流程為： A：異常檢測(cè)模型的環(huán)境分析層利用反射映射算法，對(duì)設(shè)備部署環(huán)境信息進(jìn)行分解采樣，得到環(huán)境應(yīng)力映射圖； B：異常檢測(cè)模型的特征提取層利用改進(jìn)型蟻群算法，按照預(yù)設(shè)信息提取機(jī)制對(duì)異常設(shè)備數(shù)據(jù)集和正常設(shè)備數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，得到異常特征矩陣和正常特征矩陣； C：異常檢測(cè)模型的特征關(guān)聯(lián)層利用頻繁模式增長(zhǎng)算法，結(jié)合環(huán)境應(yīng)力映射圖分別對(duì)異常特征矩陣和正常特征矩陣進(jìn)行信息關(guān)聯(lián)，得到環(huán)境-設(shè)備特征矩陣； D：異常檢測(cè)模型的迭代訓(xùn)練層利用慣性壓縮粒子群算法，結(jié)合預(yù)設(shè)設(shè)備部位閾值集對(duì)環(huán)境-設(shè)備特征矩陣進(jìn)行若干次迭代訓(xùn)練，得到綜合監(jiān)測(cè)權(quán)重矩陣； E：異常檢測(cè)模型的預(yù)測(cè)更新層利用能量-非飽和損失函數(shù)，結(jié)合設(shè)備歷史數(shù)據(jù)和設(shè)備運(yùn)行總覽表對(duì)綜合監(jiān)測(cè)權(quán)重矩陣進(jìn)行反饋優(yōu)化，進(jìn)而預(yù)測(cè)輸出異常設(shè)備數(shù)據(jù)和正常設(shè)備數(shù)據(jù)。

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