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龙图腾网获悉佛山市綦晟电子科技有限公司;广州綦晟科技有限公司申请的专利一种计算机主机箱的数据传输与分析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：CN120179525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510671697.3，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种计算机主机箱的数据传输与分析方法是由胥文杰;舒美风;胥彬;舒全龙设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计算机主机箱的数据传输与分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种计算机主机箱的数据传输与分析方法，涉及计算机硬件性能监控领域，在USB接口执行数据传输任务时同步采集多维系统性能数据；根据所述多维系统性能数据构建实时性能结构图谱，所述实时性能结构图谱由性能维度节点及其当前相关性边组成；在设备健康期内将连续m个性能结构图谱存储为基准结构图谱库；以所述基准结构图谱库为训练样本对图神经网络分析模型进行自监督训练，以学习正常关联模式；将实时性能结构图谱输入训练好的图神经网络分析模型并输出总异常评分；当总异常评分超过阈值时，生成性能退化预警信息。本发明解决了传统方法在多维性能指标下异常检测不准确的问题。

本发明授权一种计算机主机箱的数据传输与分析方法在权利要求书中公布了：1.一种计算机主机箱的数据传输与分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 性能数据采集步骤，用于在USB接口执行数据传输任务时同步采集多维系统性能数据； 实时性能结构图谱生成步骤，用于根据所述多维系统性能数据构建实时性能结构图谱G，所述实时性能结构图谱由性能维度节点及其当前相关性边组成； 基准结构图谱库建立步骤，用于在设备健康期内将连续m个性能结构图谱存储为基准结构图谱库； 图神经网络分析模型训练步骤，用于以所述基准结构图谱库为训练样本对图神经网络分析模型进行自监督训练，以学习正常关联模式； 图神经网络推理步骤，用于将实时性能结构图谱输入训练好的图神经网络分析模型并输出总异常评分S 异常判定步骤，用于当总异常评分S超过阈值时，生成性能退化预警信息； 其中，所述图神经网络分析模型采用图自编码器进行自监督训练，训练过程中，编码器将输入的图谱映射到一个低维潜在空间，而解码器则尝试从潜在空间重建原始图谱得到重建图谱，训练的目标是最小化输入图谱与重建图谱之间的差异； 所述总异常评分S的获取方式为：编码器将G映射到潜在空间，解码器生成重建图谱，然后通过比较G的差异得出总异常评分S 所述性能结构图谱的边表示节点之间的实时统计相关性，边包括以下任意一种或多种： a基于皮尔逊相关系数或互信息计算得到的正相关边或负相关边； b基于硬件因果关系预设的物理耦合边； c基于协议流程预设的逻辑约束边； 当任一边的实时相关性与对应基准相关性相差超过预设偏移阈值时，该边被标记为异常关联边； 其中，所述实时相关性的计算方式为采用皮尔逊相关系数计算； 所述性能结构图谱的节点包含下列指标中的至少两个： 传输速率节点、传输延迟节点、接口温度节点、供电电压节点、供电电流节点、丢包率节点、CPU利用率节点、机箱环境温度节点、散热风扇转速节点。

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