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龙图腾网获悉广州培生信息技术有限公司申请的专利面向医疗物联网设备的边缘-云协同异常检测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：CN120581169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510681745.7，技术领域涉及：G16H40/67；该发明授权面向医疗物联网设备的边缘-云协同异常检测方法及系统是由周健;李若云设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向医疗物联网设备的边缘-云协同异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于物联网异常检测领域，公开了面向医疗物联网设备的边缘‑云协同异常检测方法及系统，方法包括S1，以设定的时间长度获取设备的运行状态数据和病人的生理状态数据，生成状态向量；S2，基于设备的运行状态数据生成设备事件序列，将病人的生理状态数据编码为包含语义差异的生理摘要；S3，根据设备事件序列和生理摘要计算流程偏离评分；S4，根据生理摘要和流程偏离评分计算最终评分，基于最终评分确定异常类型标签；S5，基于异常类型标签执行预设的响应。本发明通过设备响应时效性与操作流程一致性双通道分析，结合无监督建模及边缘‑云分层部署，解决设备协同缺失、流程异常难识别及数据稀缺问题，提升多设备联动异常检测能力。

本发明授权面向医疗物联网设备的边缘-云协同异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向医疗物联网设备的边缘‑云协同异常检测方法，其特征在于，包括： S1，以设定的时间长度获取设备的运行状态数据和病人的生理状态数据，生成状态向量； S2，基于设备的运行状态数据生成设备事件序列，将病人的生理状态数据编码为包含语义差异的生理摘要； S3，根据设备事件序列和生理摘要计算流程偏离评分； S4，根据生理摘要和流程偏离评分计算最终评分，基于最终评分确定异常类型标签； S5，基于异常类型标签执行预设的响应； 其中，S1包括： 用表示设定的时间长度，构建时间窗口，t表示时间窗口的起始时间，对时间窗口内的采样数据进行聚合，构造状态向量： 和分别表示时间窗口T内获得的病人的生理状态数据和设备的运行状态数据； 基于设备的运行状态数据生成设备事件序列，包括： 计算当前的时间窗口获得的设备的运行状态数据和前一个时间窗口获得的设备的运行状态数据之间的差异向量： 将输入到设置的结构跃迁识别器中生成设备事件序列： 是一组预设规则+异常敏感增强结构，用于分别对运行状态数据中每个医疗设备发生的变化进行事件记录； 将病人的生理状态数据编码为包含语义差异的生理摘要，包括： 使用如下函数获取病人的生理状态数据对应的包含语义差异的生理摘要： 表示预定义的压缩映射基，表示使得公式取得最小值的向量，是原始的生理状态数据的低维表达； 表示响应相关的正则项，定义为： 若大于设定的阈值，则强制保留与异常有关的高频维度信息，实现方式为： 表示中的第c个分量；为反映的重要性的权重； 表示正则强度控制参数； 表示行为响应参数，由响应模型输出； 响应模型是一个用于预测设备标准反应行为的监督学习模型，其结构为一个轻量的多层感知机神经网络；模型的输入为；模型的输出为设备在正常情况下应当采取的控制指令状态； 该模型的网络结构包含输入层、隐含层和输出层，激活函数采用修正线性单元，模型参数通过历史正常行为数据训练获得。

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