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龍圖騰網恭喜蘇州祥龍嘉業電子科技股份有限公司申請的專利一種以太網連接器網絡監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：CN119676122B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202510192151.X，技術領域涉及：H04L43/0894；該發明授權一種以太網連接器網絡監測方法及系統是由鄒松;陳進嵩設計研發完成，并于2025-02-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種以太網連接器網絡監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及數字處理技術領域，更具體地，本發明涉及一種以太網連接器網絡監測方法及系統，所述方法包括：在當前時刻之前的若干時刻采集連接器的多項網絡參數，并基于預設條件篩選目標時刻，獲取所有目標時刻采集的所有項網絡參數構成的樣本集；基于預設目標函數和樣本集訓練預構建的SVDD模型，在訓練過程中，將各樣本的泛化能力指數作為權重，對目標函數中的懲罰因子進行加權，并以最小化帶有加權懲罰因子的目標函數為目標，訓練SVDD模型，以基于訓練好的SVDD模型，實時監測每項網絡參數的異常。本發明可以提高構建的模型的準確性，從而可以精準地監測網絡參數中的異常，實現對以太網連接器狀態的準確監測。

本發明授權一種以太網連接器網絡監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種以太網連接器網絡監測方法，其特征在于，包括：在當前時刻之前的若干時刻采集連接器的多項網絡參數，并基于預設條件篩選目標時刻，獲取所有目標時刻采集的所有項網絡參數構成的樣本集；基于預設目標函數和所述樣本集訓練預構建的SVDD模型，在訓練過程中，將各樣本的泛化能力指數作為權重，對所述目標函數中的懲罰因子進行加權，并以最小化帶有加權懲罰因子的目標函數為目標，訓練SVDD模型，以基于訓練好的SVDD模型，實時監測每項網絡參數的異常；任一樣本的泛化能力指數，滿足如下關系式： ；式中，為第個樣本的泛化能力指數；為第個樣本的時間一致性；為第個樣本的臨界度；任一樣本的泛化能力指數的獲取方法，包括：計算任一樣本的時間一致性：；為第個樣本的時間一致性；為該樣本的所有近鄰樣本的采樣時間范圍；為該樣本與第個近鄰樣本的距離；為該近鄰樣本的采樣時刻；為該樣本的所有近鄰樣本的平均采樣時刻；為該樣本的近鄰樣本數量；為歸一化函數；獲取該樣本的中心等距樣本，計算該樣本與所有中心等距樣本的近鄰樣本數量的差異的平均值，并歸一化，得到該樣本的臨界度，計算該樣本的泛化能力指數，泛化能力指數與所述時間一致性以及所述臨界度均負相關。

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