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龙图腾网获悉山西益通电网保护自动化有限责任公司申请的专利上下文感知驱动的多维度异常检测预警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：CN120748147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511261277.4，技术领域涉及：G08B21/18；该发明授权上下文感知驱动的多维度异常检测预警方法是由张栋;张峰;杨晋忠;韩宝晶;康晓辉;王宏涛;张国华;张波设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本上下文感知驱动的多维度异常检测预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及异常检测技术领域，公开了上下文感知驱动的多维度异常检测预警方法。该方法采集目标监测场景中的实时上下文数据，生成包含环境参数序列及行为模式图谱的初始特征集合；分别据此构建与场景类型适配的第一、第二检测模型，第一模型含环境指标与异常概率的动态关联函数，第二模型含行为特征与风险等级的非线性映射规则；基于实时的上下文偏离度及特征波动系数，触发目标模型生成动态预警指令，推送至执行模块以调整异常响应策略的触发阈值或风险处置流程的优先级。该方法结合多维度数据，通过动态模型触发与响应策略调整，提升了异常检测的适应性与精准性，适用于多种监测场景。

本发明授权上下文感知驱动的多维度异常检测预警方法在权利要求书中公布了：1.一种上下文感知驱动的多维度异常检测预警方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目标监测场景中的实时上下文数据，生成初始特征集合，所述初始特征集合包括环境参数序列及行为模式图谱； 根据所述初始特征集合中的环境参数序列，构建与场景类型适配的第一检测模型，所述第一检测模型包含环境指标与异常概率的动态关联函数； 根据所述初始特征集合中的行为模式图谱，构建与场景类型适配的第二检测模型，所述第二检测模型包含行为特征与风险等级的非线性映射规则； 基于实时监测过程中的上下文偏离度数据及特征波动系数数据，触发所述第一检测模型或第二检测模型中的目标模型，并通过所述目标模型生成动态预警指令； 将所述动态预警指令推送至监测系统的执行模块，调整异常响应策略的触发阈值或风险处置流程的优先级； 构建第一检测模型及第二检测模型，包括： 将优化环境参数序列输入至预设的规则推理引擎，通过多轮条件匹配迭代更新规则权重，生成所述第一检测模型中的异常概率计算函数，所述异常概率计算函数为所述第一检测模型中的目标模型； 将所述优化行为模式图谱输入至统计特征提取模块，通过特征降维算法筛选关键行为指标，生成所述第二检测模型中的风险等级划分矩阵；所述风险等级划分矩阵为所述第二检测模型中的目标模型； 在所述规则推理引擎和统计特征提取模块运行稳定后，分别提取所述异常概率计算函数和风险等级划分矩阵中的核心参数向量； 将所述核心参数向量与实时采集的环境状态数据进行关联性分析，验证所述第一检测模型和第二检测模型的适用性； 当关联性分析结果低于预设阈值时，重新调整所述规则推理引擎的匹配条件和统计特征提取模块的降维参数，直至所述核心参数向量满足适用性条件； 所述基于实时监测过程中的上下文偏离度数据及特征波动系数数据，触发所述第一检测模型或第二检测模型中的目标模型，并通过所述目标模型生成动态预警指令，包括： 实时跟踪监测过程中的上下文偏离度变化曲线和特征波动系数幅值； 当所述上下文偏离度变化曲线超过第一触发阈值且特征波动系数幅值处于预设安全区间时，触发所述第一检测模型中的异常概率计算函数； 根据所述异常概率计算函数中的概率分布规则，生成异常响应策略的动态阈值调整指令； 当所述特征波动系数幅值超过第二触发阈值且上下文偏离度变化曲线处于预设稳定区间时，触发所述第二检测模型中的风险等级划分矩阵； 根据所述风险等级划分矩阵中的等级判定规则，生成风险处置流程的动态优先级调整指令； 若上下文偏离度变化曲线和特征波动系数幅值同时超过触发阈值，则优先执行所述第一检测模型生成的动态阈值调整指令，并延迟执行所述第二检测模型的调整指令直至异常响应策略完成阈值更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西益通电网保护自动化有限责任公司，其通讯地址为：030000 山西省太原市转型综合改革示范区学府产业园长治路239号2号楼西单元3层1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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