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龙图腾网获悉广西大学申请的专利基于大数据的异常信号智能识别方法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：CN119484097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411617334.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于大数据的异常信号智能识别方法是由鞠悦蒙;杨颖;陆向艳;段松涛;李彬;崔洁;邓丽君;王旭;孙帅;陈平设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的异常信号智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的异常信号智能识别方法，通过构建网络行为识别模型，结合数据包缓存与重发机制，精准识别并快速恢复网络漏包情况。该方法利用时域状态空间融合深度学习算法，动态训练模型以适应网络环境变化，并具备强大的自适应能力和智能化水平。通过实时捕获传输信息，检测异常行为，隔离异常网络节点并重新规划传输路径，有效减少数据丢失和传输延迟。同时，通过迭代更新模型，持续提高检测准确性和效率，确保数据传输的完整性和实时性。

本发明授权基于大数据的异常信号智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的异常信号智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：动态获取发送端和接收端之间的第一数据包及第一传输路径；提取第一传输信息集； S2：实时将所述第一数据包上传至缓存服务器，并设置缓存期限； S3：基于时域状态空间融合深度学习算法构建网络行为识别模型，用于根据发送端和接收端传输的数据判断是否出现漏包情况，以所述第一传输信息集为输入，各个网络节点网络行为判断结果为输出动态训练所述网络行为识别模型，包括： 构建输入层，将所述第一传输信息集输入至所述输入层； 构建特征提取层，使用CNN层对输入的时间序列数据进行初步的特征提取，捕捉局部特征； 构建时序建模层，使用堆叠RNN层来处理经过特征提取的时间序列数据，捕捉动态获取的第一数据包在网络中的传输状态和演变规律；所述堆叠RNN层的每一层都接收前一层的输出作为输入； 构建状态空间融合层，整合不同时间步的状态信息； 构建输出层：使用全连接层和激活函数将融合后的特征转换为最终的判断结果； S4：实时获取发送端和接收端之间传输的第二数据包及第二传输路径，提取第二传输信息集；实时将所述第二数据包上传至缓存服务器，并设置缓存期限； S5：调用动态训练的所述网络行为识别模型对所述第二传输信息集进行异常信号识别，输出判断结果；若结果包含异常行为，则隔离异常网络节点，重新生成第三传输路径，基于第二数据包和第三传输路径提取第三传输信息集； S6：从缓存服务器中调取所述第二数据包重新发送至接收端，并将所述第三传输信息集再次输入至所述网络行为识别模型中进行判断，直至输出正常判断结果； S7：基于正常判断结果及对应的传输信息集实时迭代更新所述网络行为识别模型；所述第一传输信息集、第二传输信息集和第三传输信息集均包括：数据包容量信息、发送时间节点、传输路径中各个网络节点的数据包到达时间。

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