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龙图腾网获悉石家庄章思科技有限公司申请的专利一种基于图神经网络的物联网终端异常聚类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：CN121278413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511480648.8，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于图神经网络的物联网终端异常聚类方法是由丁南设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的物联网终端异常聚类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的物联网终端异常聚类方法，包括如下步骤：采集数据并预处理形成时序数据；构建物联网终端关系图，以多尺度边权重因子表征时序相关性、空间邻近性和协议层交互特征；利用特征注意力机制加权生成异常敏感输入向量；采用相位对齐的扩张因果时序卷积进行时间建模，得到时间通道表示；在改进型ST‑GNN模型中引入边‑时间双注意力耦合机制，计算边注意力与时间注意力并生成嵌入向量；执行密度聚类并通过半监督标签传播校正孤立节点和小规模簇，获得修正结果；进行动态进化分析，识别增长、合并和消失的异常簇并反馈优化建模。本发明提高了物联网异常检测的精度与鲁棒性，适用于大规模物联网安全监测。

本发明授权一种基于图神经网络的物联网终端异常聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的物联网终端异常聚类方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集通信频率分布、功耗波动、数据包熵值和异常日志，并进行预处理，形成时序数据； 基于时序数据构建物联网终端关系图，将物联网终端作为节点，依据通信行为、数据相似性和空间拓扑关系建立边，并以多尺度边权重因子表征时序相关性、空间邻近性和协议层交互特征； 利用特征注意力机制对时序数据进行加权，生成异常敏感输入向量； 采用相位对齐的扩张因果时序卷积对异常敏感输入向量进行时间建模，得到时间通道表示； 在改进型ST-GNN模型中引入边-时间双注意力耦合机制，依据物联网终端关系图中的多尺度边权重因子计算边注意力，依据时间通道表示计算时间注意力，生成物联网终端嵌入向量； 基于物联网终端嵌入向量执行密度聚类获得初始聚类结果，并对孤立节点和物联网终端数量少于总节点数1%的簇通过半监督标签传播进行校正，生成修正后的聚类结果； 对修正后的聚类结果进行动态进化分析，识别增长、合并和消失的异常簇，并将检测结果反馈至关系图构建、特征注意力机制与扩张因果时序卷积建模； 所述在改进型ST-GNN模型中引入边-时间双注意力耦合机制，具体包括： 所述边-时间双注意力耦合单元包括空间注意力计算模块、时间注意力计算模块与双向调制融合模块； 所述空间注意力计算模块接收物联网终端关系图，对物联网终端关系图中每一条边基于多尺度边权重因子与边两端的节点特征向量执行点积运算，并通过softmax归一化得到边注意力； 所述时间注意力计算模块接收时间通道表示，对每一个物联网终端在不同时间步的时间特征向量与可训练参数矩阵执行点积运算，并通过softmax归一化得到时间注意力； 所述双向调制融合模块将边注意力作为调制因子作用于时间注意力，对时间注意力进行加权修正，同时将时间注意力作为调制因子作用于边注意力，对边注意力进行加权修正； 所述双向调制融合模块将修正后的边注意力与时间注意力联合作用于邻居节点特征与时间特征，执行加权聚合运算，输出包含空间依赖与时间依赖的物联网终端嵌入向量。

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