(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211415080.8 (22)申请日 2022.11.11 (71)申请人 浙江万胜智能科技股份有限公司 地址 317200 浙江省台州市天台县福溪街 道兴业东三街15号 (72)发明人 陆志荣　汤豪　孙娇娇　邱茂缘　 申欣宇　 (74)专利代理 机构 北京成高专利代理事务所 (普通合伙) 16047 专利代理师 张杰 (51)Int.Cl. H04L 43/08(2022.01) H04L 41/0677(2022.01) H04L 41/16(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于通信模块的异常来源监测方法及 系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于通信模块的异常来 源监测方法及系统， 涉及通信智能监测相关领 域， 所述方法包括： 根据目标通信模块的信息， 确 定邻域电子模块； 对所述邻域电子模块和所述目 标通信模块进行时序采样， 输出时序采样数据； 根据所述时序采样数据进行数据连接关系分析， 标注关联变化数据； 根据所述标注关联变化数 据， 生成监测样本数据； 连接 所述云处理器， 得到 实时监测数据； 将所述实时监测数据和所述监测 样本数据输入至所述云处理器中， 输出异常定位 结果。 解决了无法根据通信模块异常对带动的邻 域异常进行对应处理， 其异常监测联动化水平弱 的技术问题， 达到了结合对通信邻域模组进行联 动异常数据定位分析， 提高异常来源监测准确性 的技术效果。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115514679 A 2022.12.23 CN 115514679 A 1.一种基于通信模块的异常来源监测方法， 其特征在于， 所述方法应用于通信模块的 异常管理系统， 所述系统与云处 理器通信连接， 所述方法包括： 获取目标通信模块的信息； 根据所述目标通信模块的信息， 确定与所述目标通信模块连接的邻域电子模块； 对所述邻域电子模块和所述目标通信模块进行时序采样， 输出时序采样数据， 其中， 所 述时序采样数据包括 通信采样数据和邻域采样数据； 根据所述时序采样数据进行 数据连接关系分析， 标注关联变化数据； 根据所述标注关联变化数据， 生成监测样本数据； 连接所述云处理器， 对所述目标通信模块和所述邻域电子模块进行实时监测， 得到实 时监测数据； 将所述实时监测数据和所述监测样本数据输入至所述云处理器中， 根据所述云处理 器， 输出异常定位结果。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述邻域电子模块和所述目标通信模块进 行时序采样， 所述方法还 包括： 分别获取 所述邻域电子模块和所述目标通信模块的数据类型； 通过对所述邻域电子模块的数据类型和所述目标通信模块的数据类型进行数据流分 析， 获取所述邻域电子模块中各个数据类型对应的N个数据输出 频率； 根据所述目标通信模块的数据类型， 确定通信数据输出 频率； 以所述N个数据输出 频率和所述 通信数据输出 频率进行采样设置， 得到预设采样频率； 根据所述预设采样频率对所述邻域电子模块和所述目标通信模块进行时序采样。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将所述通信数据输出频率作为输入定量， 将所述N个数据输出频率作为输入变量， 搭建 逻辑函数， 其中， 所述逻辑 函数用于 输出最佳采样频率； 根据所述逻辑函数进行输出频率同步逻辑判断， 输出响应结果， 其中， 所述响应结果包 括所述预设采样频率。 4.如权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取预设样本数据量； 将所述预设样本数据量输入所述逻辑函数中作为采样约束变量， 更新所述逻辑函数， 生成优化逻辑 函数； 根据所述优化逻辑函数， 输出二 次响应结果， 其中， 所述二次响应结果为基于预设样本 数据量的约束条件下最佳采样频率。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述实时监测数据和所述监测样本数据输 入至所述云处 理器中， 根据所述云处 理器， 输出异常定位结果， 所述方法还 包括： 将所述实时监测数据和所述监测样本数据输入所述云处理器中， 其中， 所述云处理器 包括异常监测模型和异常定位模型， 其中， 所述异常监测模型和所述异常定位模型数据 交 互； 根据所述异常监测模型和所述异常定位模型， 输出所述异常定位结果， 其中， 所述异常 定位结果 为异常源定位信息 。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 根据所述异常监测模型和所述异常定位模权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115514679 A 2型， 输出所述异常定位结果， 所述方法还 包括： 将所述实时监测数据和所述监测样本数据输入所述异常监测模型中， 根据所述异常监 测模型进行 数据波动分析， 获取波动指标； 根据所述波动指标， 确定异常波动数据； 将所述异常波动数据输入所述异常定位模型中， 根据所述异常定位模型进行所属模块 定位， 输出 所述异常源定位信息 。 7.如权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 连接所述云处 理器， 获取系统配置信息； 根据所述系统配置信 息， 确定预设数据容量， 其中， 所述预设数据容量用于对进行异常 分析的历史数据存 储大小进行限制； 获取所述异常监测模型的数据量 化指标； 根据所述预设数据容 量和所述数据量 化指标进行计算， 配置记 忆周期； 以所述记 忆周期， 生成短期记 忆网络层； 将所述短期记 忆网络层嵌入所述异常监测模型中进行模型网络层优化。 8.一种基于通信模块的异常来源监测方法的系统， 其特征在于， 所述系统与云处理器 通信连接， 所述系统包括： 信息采集模块， 所述信息采集模块用于获取目标通信模块的信息； 邻域连接分析模块， 所述邻域连接分析模块用于根据所述目标通信模块的信息， 确定 与所述目标通信模块连接的邻域电子模块； 时序采样模块， 所述 时序采样模块用于对所述邻域电子模块和所述目标通信模块进行 时序采样， 输出时序采样数据， 其中， 所述时序采样数据包括通信采样数据和邻域采样数 据； 关联数据分析模块， 所述关联数据分析模块用于根据所述 时序采样数据进行数据 连接 关系分析， 标注关联变化数据； 样本生成模块， 所述样本生成模块用于根据所述标注关联变化数据， 生成监测样本数 据； 实时监测模块， 所述实时监测模块用于连接所述云处理器， 对所述目标通信模块和所 述邻域电子模块进行实时监测， 得到实时监测数据； 异常输出模块， 所述异常输出模块用于将所述实时监测数据和所述监测样本数据输入 至所述云处 理器中， 根据所述云处 理器， 输出异常定位结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115514679 A 3