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龍圖騰網獲悉寧波市大數據投資發展有限公司申請的專利一種基于第五代移動通信技術的物聯網系統、設備及介質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：CN120342910B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510828375.5，技術領域涉及：H04L43/0811；該發明授權一種基于第五代移動通信技術的物聯網系統、設備及介質是由楊思曉;陸啟強;沈歡;陳玲紅設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于第五代移動通信技術的物聯網系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于第五代移動通信技術的物聯網系統、設備及介質，涉及物聯網技術領域，系統包括5G連接模塊和異常檢測模塊；5G連接模塊連接終端設備，并獲取所述終端設備的設備數據；異常檢測模塊用于根據歷史上報時間數據和所述環境數據，生成下一時刻的預測上報時間數據，并根據所述預測上報時間數據和所述實際上報時間數據，生成數據超時異常判斷結果；用于分析所述時間序列數據每個窗口的統計特征值以及與所述統計特征值對應的權重，并根據所述時間序列數據和所述統計特征值，確定極值異常概率，根據所述統計特征值、所述權重以及所述極值異常概率，生成極值異常判斷結果；還用于生成極值占比異常判斷結果。本發明可以分析異常連接情況。

本發明授權一種基于第五代移動通信技術的物聯網系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于第五代移動通信技術的物聯網系統，其特征在于，包括5G連接模塊和異常檢測模塊； 所述5G連接模塊基于第五代移動通信技術，連接終端設備，并獲取所述終端設備的設備數據，其中，所述設備數據包括歷史上報時間數據、實際上報時間數據、環境數據以及時間序列數據； 異常檢測模塊包括數據超時單元和極值單元，所述數據超時單元用于采用雙向LSTM模型，根據所述歷史上報時間數據和所述環境數據，生成下一時刻的預測上報時間數據，并根據所述預測上報時間數據和所述實際上報時間數據，生成數據超時異常判斷結果； 所述極值單元用于采用多尺度滑動窗口，分析所述時間序列數據每個窗口的統計特征值以及與所述統計特征值對應的權重，并根據所述時間序列數據和所述統計特征值，采用隱馬爾可夫模型，確定極值異常概率，根據所述統計特征值、所述權重以及所述極值異常概率，生成極值綜合異常分數，根據所述極值綜合異常分數，生成極值異常判斷結果，其中，所述統計特征值包括均值和方差； 所述極值單元還用于根據所述時間序列數據，采用最大似然估計方法，生成擬合均值和擬合方差，并基于所述擬合均值和所述擬合方差，采用累積分布函數，確定極值理論占比，根據所述均值和所述方差，確定極值實際占比，根據所述極值理論占比和所述極值實際占比，生成極值占比異常判斷結果； 所述采用雙向LSTM模型，根據所述歷史上報時間數據和所述環境數據，生成下一時刻的預測上報時間數據，包括： 采用所述雙向LSTM模型，根據所述歷史上報時間數據和初步預測公式，生成初步預測數據，初步預測公式包括： ； ； 其中，ht為所述雙向LSTM模型隱藏層的輸出，為所述歷史上報時間數據，n為n個時刻，t為t個時刻，BiLSTM為所述雙向LSTM模型隱藏層的計算規則，為所述雙向LSTM模型的可訓練參數，包括權重矩陣和偏置項，為所述初步預測數據，為將所述雙向LSTM模型隱藏層輸出映射到預測時間的權重矩陣，為預測時間的偏置項； 采用注意力機制，根據重要性權重公式，加權所述環境數據并求和，生成環境影響程度數據，所述重要性權重公式包括： ； ； 其中，為所述環境數據的重要性權重，softmax為注意力計算規則，為所述環境數據，為將所述環境數據映射到注意力權重空間的權重矩陣，為所述注意力機制的偏置項，為所述環境影響程度數據，為第i個所述環境數據的重要性權重，為第i個所述環境數據； 采用融合公式融合所述初步預測數據和所述環境影響程度數據，生成所述預測上報時間數據，所述融合公式包括： T=fT t+1,ct;θ f 其中，T為所述預測上報時間數據，f為融合規則，θ f為融合的可訓練參數，包括權重矩陣和偏置項。

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