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龙图腾网获悉宁波市大数据投资发展有限公司申请的专利一种基于第五代移动通信技术的物联网系统、设备及介质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：CN120342910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510828375.5，技术领域涉及：H04L43/0811；该发明授权一种基于第五代移动通信技术的物联网系统、设备及介质是由杨思晓;陆启强;沈欢;陈玲红设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于第五代移动通信技术的物联网系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于第五代移动通信技术的物联网系统、设备及介质，涉及物联网技术领域，系统包括5G连接模块和异常检测模块；5G连接模块连接终端设备，并获取所述终端设备的设备数据；异常检测模块用于根据历史上报时间数据和所述环境数据，生成下一时刻的预测上报时间数据，并根据所述预测上报时间数据和所述实际上报时间数据，生成数据超时异常判断结果；用于分析所述时间序列数据每个窗口的统计特征值以及与所述统计特征值对应的权重，并根据所述时间序列数据和所述统计特征值，确定极值异常概率，根据所述统计特征值、所述权重以及所述极值异常概率，生成极值异常判断结果；还用于生成极值占比异常判断结果。本发明可以分析异常连接情况。

本发明授权一种基于第五代移动通信技术的物联网系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于第五代移动通信技术的物联网系统，其特征在于，包括5G连接模块和异常检测模块； 所述5G连接模块基于第五代移动通信技术，连接终端设备，并获取所述终端设备的设备数据，其中，所述设备数据包括历史上报时间数据、实际上报时间数据、环境数据以及时间序列数据； 异常检测模块包括数据超时单元和极值单元，所述数据超时单元用于采用双向LSTM模型，根据所述历史上报时间数据和所述环境数据，生成下一时刻的预测上报时间数据，并根据所述预测上报时间数据和所述实际上报时间数据，生成数据超时异常判断结果； 所述极值单元用于采用多尺度滑动窗口，分析所述时间序列数据每个窗口的统计特征值以及与所述统计特征值对应的权重，并根据所述时间序列数据和所述统计特征值，采用隐马尔可夫模型，确定极值异常概率，根据所述统计特征值、所述权重以及所述极值异常概率，生成极值综合异常分数，根据所述极值综合异常分数，生成极值异常判断结果，其中，所述统计特征值包括均值和方差； 所述极值单元还用于根据所述时间序列数据，采用最大似然估计方法，生成拟合均值和拟合方差，并基于所述拟合均值和所述拟合方差，采用累积分布函数，确定极值理论占比，根据所述均值和所述方差，确定极值实际占比，根据所述极值理论占比和所述极值实际占比，生成极值占比异常判断结果； 所述采用双向LSTM模型，根据所述历史上报时间数据和所述环境数据，生成下一时刻的预测上报时间数据，包括： 采用所述双向LSTM模型，根据所述历史上报时间数据和初步预测公式，生成初步预测数据，初步预测公式包括： ； ； 其中，ht为所述双向LSTM模型隐藏层的输出，为所述历史上报时间数据，n为n个时刻，t为t个时刻，BiLSTM为所述双向LSTM模型隐藏层的计算规则，为所述双向LSTM模型的可训练参数，包括权重矩阵和偏置项，为所述初步预测数据，为将所述双向LSTM模型隐藏层输出映射到预测时间的权重矩阵，为预测时间的偏置项； 采用注意力机制，根据重要性权重公式，加权所述环境数据并求和，生成环境影响程度数据，所述重要性权重公式包括： ； ； 其中，为所述环境数据的重要性权重，softmax为注意力计算规则，为所述环境数据，为将所述环境数据映射到注意力权重空间的权重矩阵，为所述注意力机制的偏置项，为所述环境影响程度数据，为第i个所述环境数据的重要性权重，为第i个所述环境数据； 采用融合公式融合所述初步预测数据和所述环境影响程度数据，生成所述预测上报时间数据，所述融合公式包括： T=fT t+1,ct;θ f 其中，T为所述预测上报时间数据，f为融合规则，θ f为融合的可训练参数，包括权重矩阵和偏置项。

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