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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利网络管理方法、装置、电子设备及存储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：CN120512345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510987226.3，技术领域涉及：H04L41/04；该发明授权网络管理方法、装置、电子设备及存储介质是由张宇川;闫利;刘畅;刘帅;王晓通设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络管理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络管理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，包括利用样本流量特征数据集和相应的分类目标进行初始分类模型的训练，其中，模型可以根据分类目标进行流量特征融合，并利用模型分类结果和训练数据对应的实际分类结果进行模型参数的迭代，得到实际分类模型，进而输出任一服务器网络的流量分类结果，实现网络资源分配，解决了相关技术中，动态端口的采用，导致端口号与应用的固定映射关系被打破，加密技术隐藏载荷内容，难以直接提取流量特征，影响分类准确率，进而影响网络管理效果的技术问题，提升复杂网络环境下的流量分类精度，以便于进行有效的网络管理，进而提升网络用户的网络使用体验。

本发明授权网络管理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络管理方法，其特征在于，应用于模型构建阶段，其中，所述方法包括以下步骤： 对样本流量数据进行预处理，以构建样本流量特征数据集； 将所述样本流量特征数据集中的训练数据和相应的分类目标输入至预先构建的初始分类模型中，以基于所述分类目标得到所述训练数据的融合流量特征； 对所述融合流量特征进行分类，得到模型分类结果，其中，所述模型分类结果由对所述融合流量特征进行分类得到的预测概率经过平滑处理和置信度阈值过滤得到； 利用所述模型分类结果和所述训练数据对应的实际分类结果训练所述初始分类模型，得到实际分类模型，以利用所述实际分类模型输出任一服务器网络的流量分类结果，并基于所述流量分类结果进行网络资源分配； 其中，所述基于所述分类目标得到所述训练数据的融合流量特征，包括：利用所述分类目标从所述样本流量特征数据集中筛选出多个目标特征；利用双向长短时记忆网络捕捉所述多个目标特征中的时序依赖关系，并利用轻量级梯度提升机处理所述多个目标特征中的结构化特征；利用注意力机制和输入数据的实时特性，分别为所述时序依赖关系和所述结构化特征分配初始权重，并利用所述初始权重进行特征融合，得到所述融合流量特征。

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