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龙图腾网获悉北京华信瑞德信息技术有限公司申请的专利基于多级安全管理的异常行为精准识别方法、系统及设备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：CN121435090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202512053940.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于多级安全管理的异常行为精准识别方法、系统及设备是由雷敏设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多级安全管理的异常行为精准识别方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于多级安全管理的异常行为精准识别方法。该方法根据目标速度指令序列与观测速度反馈序列之间的映射关系获得时间延迟。基于速度信息获得表示预期运动的指令轨迹点集，以及表示实际运动的反馈轨迹点集，根据二者的互协方差矩阵中奇异值的分布混乱度获得反馈轨迹形态熵，计算熵增益、非刚性形变残差，以及熵‑时延耦合系数作为多级工况特征向量，通过与标准多级工况特征向量的对比，确定是否产生了异常工况行为。本发明能够在AMR的运动偏差达到危险阈值之前，基于各项特征表征的意义，提前反抗预警信号，并诊断出异常行为，从而让多级安全管理系统能够从被动的事件响应转变为主动的风险预防。

本发明授权基于多级安全管理的异常行为精准识别方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多级安全管理的异常行为精准识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取AMR的目标速度指令序列与观测速度反馈序列之间的时间延迟；分别对目标速度指令序列与观测速度反馈序列进行离散时间积分，获得指令轨迹点集以及反馈轨迹点集； 将指令轨迹点集以及反馈轨迹点集进行对齐之后，获得互协方差矩阵；对所述互协方差矩阵进行奇异值分解，根据奇异值的分布混乱程度获得反馈轨迹形态熵；对指令轨迹点集的自协方差矩阵进行同样的分解，获得指令轨迹形态熵； 获得反馈轨迹形态熵对于指令轨迹形态熵之间的熵增益；将指令轨迹点集基于分解结果进行旋转，根据旋转结果与对齐之后的反馈轨迹点集之间的差异，获得非刚性形变残差；根据所述熵增益与所述时间延迟，获得熵-时延耦合系数； 将熵增益、非刚性形变残差和熵-时延耦合系数作为AMR的多级工况特征向量；对比所述多级工况特征向量与标准多级工况特征向量，根据对比结果反馈预警信号，并根据熵增益以及熵-时延耦合系数识别异常行为； 所述对比所述多级工况特征向量与标准多级工况特征向量，包括： 根据历史数据，将历史标准多级工况特征向量集合拟合成多元高斯模型；获得所述多级工况特征向量与多元高斯模型的基线对应特征向量的特征马氏距离，根据所述特征马氏距离反馈预警信号； 根据熵增益以及熵-时延耦合系数识别异常行为，包括： 将所述熵增益相对于所述多元高斯模型的基线数据的Z标准分数作为第一判别指标；将所述熵-时延耦合系数相对于所述多元高斯模型的基线数据的Z标准分数作为第二判别指标； 若第一判别指标大于所述第二判别指标，并且第一判别指标为正数，则判断异常行为是运动保真度下降-振荡型；若第一判别指标大于所述第二判别指标，并且第一判别指标为负数，则判断异常行为是运动保真度下降-迟滞型； 若第二判别指标大于第一判别指标，则判断异常行为是动态稳定裕度耗尽。

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