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龍圖騰網恭喜中宇聯云計算服務(上海)有限公司申請的專利一種基于深度學習的設備監控方法及其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：CN119806967B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510308616.3，技術領域涉及：G06F11/30；該發明授權一種基于深度學習的設備監控方法及其系統是由康俊燕設計研發完成，并于2025-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的設備監控方法及其系統在說明書摘要公布了：本發明屬于計算機技術領域，提供了一種基于深度學習的設備監控方法及其系統。方法包括：監控端的Agent模塊獲取被監控的各電子設備的第一實時運行數據，將超出了對應的風險閾值的電子設備確定為目標電子設備；評估目標電子設備的重要等級，若重要等級高于等級閾值，則獲取并根據與目標電子設備處于同一地理區域的各關聯電子設備的第二實時運行數據與對應的風險閾值評估得出關聯異常指數，將目標電子設備的風險閾值調低為第二預設閾值；若目標電子設備的第一實時運行數據超出了第二預設閾值，則輸出針對目標電子設備的異常報警信號。本發明考慮了電子設備之間的關聯性以及周邊環境因素，可提升故障預警的準確性和及時性。

本發明授權一種基于深度學習的設備監控方法及其系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的設備監控方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟：監控端的Agent模塊采用eBPF技術實時獲取被監控的各電子設備的第一實時運行數據，將第一實時運行數據超出了對應的風險閾值的電子設備確定為目標電子設備；其中，所述風險閾值低于標準預設閾值；評估目標電子設備的重要等級，若所述重要等級高于等級閾值，則獲取與目標電子設備處于同一地理區域的各關聯電子設備的第二實時運行數據；根據各所述第二實時運行數據與對應的風險閾值評估得出關聯異常指數，根據所述關聯異常指數將目標電子設備的標準預設閾值調節為臨時標準預設閾值；所述關聯異常指數用以衡量各關聯電子設備與目標電子設備的同步異常程度；若目標電子設備的第一實時運行數據超出了臨時標準預設閾值，則輸出針對目標電子設備的異常報警信號；所述根據各所述第二實時運行數據與對應的風險閾值評估得出關聯異常指數，包括：計算各關聯電子設備的各所述第二實時運行數據與對應的風險閾值的第一差值，并計算所有第一差值的歸一化值的等效值；若所述等效值高于預設值，則進一步計算目標電子設備的所述第一實時運行數據與對應的風險閾值的第二差值，根據所述第二差值的歸一化值和所述等效值得出第一關聯異常指數；若所述等效值不高于預設值，則進一步獲取各關聯電子設備的近期的各歷史運行數據，根據所述歷史運行數據與同類的所述第二實時運行數據擬合得出運行趨勢曲線，識別得出其中的異常趨勢曲線段；使用卷積網絡對向量化的各所述異常趨勢曲線段進行特征提取，得到任一關聯電子設備的運行子特征，將各所述運行子特征拼接整合為運行特征，使用關聯異常預測模型對所述運行特征和目標電子設備的所述第一實時運行數據及對應的風險閾值進行預測分析，得出第二關聯異常指數。

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