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龙图腾网获悉杭州华思通信技术有限公司申请的专利一种网络配置稽核规则的自学习算法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119854127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510330707.7，技术领域涉及：H04L41/0866；该发明授权一种网络配置稽核规则的自学习算法及装置是由周黎旭设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络配置稽核规则的自学习算法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及信息技术领域，具体为一种网络配置稽核规则的自学习算法及装置；本发明实现了对网络设备配置的智能稽核，能够自动收集和处理网络设备的配置文件、历史流量数据和运行日志，提取关键特征，并基于这些特征训练决策树模型；这一过程极大地减少了人工参与，提高了稽核的效率和准确性；同时，随着网络环境的不断变化，该算法能够持续学习和更新，以适应新的配置问题和故障模式，确保稽核规则的时效性和有效性；本发明的网络配置稽核规则自学习装置具有高度的可扩展性和灵活性；装置中的每个网络节点都配备了强大的计算资源，能够处理大规模的网络配置数据。

本发明授权一种网络配置稽核规则的自学习算法及装置在权利要求书中公布了：1.一种网络配置稽核规则的自学习算法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、数据收集与预处理； 获取网络设备配置文件、历史网络流量数据和设备运行日志，获取原始配置数据；通过对原始网络配置数据的数据挖掘提取异常配置数据，定位潜在的网络配置问题，生成各个网络设备对应的影响特征向量并定义网络设备的故障标签； 步骤二、自学习模型训练与参数设置； 创建基于决策树的配置诊断自学习模型，并基于提取到的关键特征数据进行监督学习； 步骤三、自学习模型评估； 对配置诊断自学习模型进行评估，生成验证数据集，包含验证影响特征向量和验证故障标签；使用训练好的配置诊断自学习模型对验证数据集进行处理，得到输出结果；根据模型的输出结果与验证故障标签的对比，统计真正例、真负例、假正例和假负例的数量；通过预设公式计算模型的准确率、精确率、召回率和F1分数；若模型的准确率和F1分数均大于预设阈值，则判定模型评估合格，进入步骤四；否则，返回步骤三重新训练模型； 步骤四、稽核规则生成； 进行稽核规则提取，基于训练好的决策树模型，提取其分裂规则和叶节点判断条件；将提取的规则表示为逻辑条件，用于判断网络设备的配置是否正常；具体地，将影响特征向量输入决策树的根节点，追踪路径至叶节点，记录路径上的分裂特征和条件，形成稽核规则。

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