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龍圖騰網恭喜安徽大學;蕪湖造船廠有限公司申請的專利岸基駕控內河船舶群的異常狀態檢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：CN119603680B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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：202510128058.2，技術領域涉及：H04W12/06；該發明授權岸基駕控內河船舶群的異常狀態檢測方法及系統是由黃大榮;石正鵬;那雨虹;鐘凱;初秀民;王勇士設計研發完成，并于2025-02-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本岸基駕控內河船舶群的異常狀態檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及船舶自動化控制、信息安全技術領域，解決了內河船舶在操作環境復雜多變的場景下，傳統方法無法有效實時監測并迅速預警來預防各種事故的技術問題，尤其涉及一種岸基駕控內河船舶群的異常狀態檢測方法及系統，共分為四個部分：身份認證、節點異常檢測、動態信任評估以及節點自適應控制。本發明通過嚴格的驗證流程和持續的信任評估，確保只有可靠的實體能夠參與通信，不僅加強了通信安全，還實現了對內河船舶群體的全面、實時監測，能夠及時發現物理故障或網絡攻擊等異常情況，并提前預警潛在風險，從而提升整體航行的安全性和可靠性。

本發明授權岸基駕控內河船舶群的異常狀態檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種岸基駕控內河船舶群的異常狀態檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：基于零信任架構，建立用于針對不同類型的內河船舶及輔助設備之間互聯通信的身份認證機制；在身份認證機制下，采用混合異常狀態檢測模型對不同場景下各節點進行無監督檢測，并基于信任度實時調整節點在圖網絡結構中的權重，具體過程包括：獲取任一節點在不同場景下的歷史數據，并對歷史數據進行預處理獲得處于相同尺度范圍內且數據平衡的多源數據；對多源數據進行特征提取獲得具有高度重要性信息特征的信息增益特征，同時基于多源數據建立用于對內河船舶群進行無監督異常檢測的圖網絡結構；采用信息增益特征訓練多種機器學習模型，并通過訓練好的多種機器學習模型有監督的在線檢測內河船舶群的異常狀態；若檢測到異常，則輸出匹配的異常類別；若未檢測到異常，則進入下一步；基于圖網絡結構進行無監督學習的內河船舶群的異常狀態檢測；若檢測到異常，則將該異常標記為未知異常并補充至異常類別庫中；實時獲取節點的行為數據以及歷史交互數據，并根據無監督檢測的異常檢測結果動態更新節點的初始信任度生成動態信任度；根據動態信任度對存在異常的節點執行自適應控制策略。

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安徽大學;蕪湖造船廠有限公司，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市經濟技術開發區九龍路111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”。