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龙图腾网获悉上海宽域工业网络设备有限公司申请的专利一种边缘异构物联网运维机箱数据处理方法及系统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：CN120602309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511106353.4，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权一种边缘异构物联网运维机箱数据处理方法及系统是由谢刚;蒋晓岗;肖涛;张鹏;黄伟;王远平;黄锐;王科设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘异构物联网运维机箱数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种边缘异构物联网运维机箱数据处理方法及系统。该方法包括：首先，根据多源异构终端类型，制定统一数据采集方案，定义统一采集数据格式，采用异步多线程调度机制，分别管理并执行每一多源异构终端的数据采集任务，采集生成对应的采集原始数据，针对采样状态为正常的采集原始数据进行标准化处理，生成多源采集数据集。然后，依据每一多源异构终端类型，针对对应的多源采集数据集，计算标准化异常得分，并进行加权综合处理，生成综合异常评分，根据综合异常评分确定异常等级。最后，将多源异构终端的异常等级与预设的本地保护策略进行对应匹配，基于匹配结果执行本地异常保护动作，记录异常信息并将异常报警信息上报至远程中心平台。

本发明授权一种边缘异构物联网运维机箱数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种边缘异构物联网运维机箱数据处理方法，其特征在于，包括： 多源异构终端数据采集与预处理，根据多源异构终端类型，制定统一数据采集方案，定义统一采集数据格式，采用异步多线程调度机制，分别管理并执行每一多源异构终端的数据采集任务，采集生成对应的采集原始数据，针对采样状态为正常的采集原始数据进行标准化处理，生成结构统一的多源采集数据集； 综合异常评估，依据每一所述多源异构终端类型，针对对应的所述多源采集数据集，计算标准化异常得分，并进行加权综合处理，生成综合异常评分，根据所述综合异常评分确定异常等级； 异常响应与本地保护决策，将所述多源异构终端的异常等级与预设的本地保护策略进行对应匹配，基于匹配结果执行包括预警机制、本地保护措施和强制性本地保护措施在内的本地异常保护动作，记录异常信息并将异常报警信息上报至远程中心平台； 所述统一采集数据格式包括终端唯一标识、多源异构终端类型、采样值集合、时间戳及采集状态； 所述采样值集合包括采样值以及相对应采样值唯一标识； 所述综合异常评估，包括： 针对所述多源采集数据集中的每一所述采样值，确定静态归一化异常得分； 针对所述多源采集数据集中的每一所述采样值，基于动态波动滑动窗口分别确定连续型采样值及枚举型采样值的动态波动归一化异常得分； 针对每一个采样值，根据其静态归一化异常得分与动态波动归一化异常得分，选取二者中的较大值作为该采样值的单采样项异常得分； 基于每一所述单采样项异常得分，结合每一所述采样值的重要性权重，进行加权综合处理生成所述每一多源异构终端的加权综合异常评分； 根据所述加权综合异常评分，基于异常等级分类规则确定所述多源异构终端的异常等级； 确定所述静态归一化异常得分的规则为： 当所述采样值在对应的静态正常阈值区间内，则该采样值的静态归一化异常得分为0； 当所述采样值超出对应的静态正常阈值区间，则计算该采样值的静态归一化异常得分; 所述静态归一化异常得分的计算公式为： 其中，i为采样值唯一标识，为采样值唯一标识为i的静态归一化异常得分，为采样值唯一标识为i的采样值，为离采样值最近的静态正常阈值； 确定所述连续型采样值的动态波动归一化异常得分的规则为： 当滑动标准差小于等于滑动标准差上限值，则该连续型采样值的动态波动归一化异常得分为0； 当滑动标准差大于滑动标准差上限值，则计算该连续型采样值的动态波动归一化异常得分； 所述连续型采样值的动态波动归一化异常得分的计算公式为： 其中，i为采样值唯一标识，为采样值唯一标识为i的动态波动归一化异常得分,为采样值唯一标识为i的滑动标准差，为滑动标准差上限值； 确定所述枚举型采样值的动态波动异常得分的计算公式为： 其中，i为采样值唯一标识，为采样值唯一标识为i的动态波动归一化异常得分，k为动态波动滑动窗口长度，表示如果相邻两次采样值不同，则取值为1，否则取值为0，为采样值唯一标识为i的第个采样值。

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