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龙图腾网恭喜中国船舶集团有限公司第七〇九研究所申请的专利云边端系统的异常检测模型训练、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：CN115766518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211474687.3，技术领域涉及：H04L43/0823；该发明授权云边端系统的异常检测模型训练、异常检测方法及系统是由李笑;高毅;万宝琳;黄博文设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本云边端系统的异常检测模型训练、异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供可一种云边端系统的异常检测模型训练、异常检测方法及系统，模型训练方法包括：各边端对第一样本日志序列进行特征提取，获得第一向量表示序列，并将第一向量表示序列以及对应的异常标注信息发送至云端；云端基于各边端发送的第一向量表示序列以及对应的异常标注信息，对初始分类模型进行有监督训练，获得预训练分类模型并发送至各边端；各边端在预训练分类模型中增加适配层作为迁移模型，并对第二样本日志序列进行特征提取，获得第二向量表示序列；各边端基于第二向量表示序列以及对应的异常标注信息，对迁移模型进行有监督训练，获得各边端对应的异常检测模型。本发明实现了高效地针对海量的终端应用进行异常检测模型的训练和适配。

本发明授权云边端系统的异常检测模型训练、异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种云边端系统的异常检测模型训练方法，其特征在于，包括：S101各边端对第一样本日志序列进行特征提取，获得第一向量表示序列，并将所述第一向量表示序列以及对应的异常标注信息发送至云端；S102云端基于所述各边端发送的第一向量表示序列以及对应的异常标注信息，对初始分类模型进行有监督训练，获得预训练分类模型并发送至各边端；S103各边端在所述预训练分类模型中增加适配层作为迁移模型，并对第二样本日志序列进行特征提取，获得第二向量表示序列；S104各边端基于所述第二向量表示序列以及对应的异常标注信息，对迁移模型进行有监督训练，获得各边端对应的异常检测模型；步骤S101之前还包括：云端基于第三样本日志序列，对预训练模型进行自监督训练，获得特征提取模型并发送至各边端，所述预训练模型采用预设的词汇表，所述预设的词汇表根据所述第三样本日志序列对应的词汇表和所述预训练模型使用的词汇表获取；各边端对第一样本日志序列进行特征提取，获得第一向量表示序列，包括：各边端基于特征提取模型，对所述第一样本日志序列中的各条日志进行分词，获得分词结果，并基于预设的词汇表将分词结果转化为子词序列；各边端对所述子词序列进行编码，获得向量序列，并将向量序列中的各个向量取平均获得向量表示；各边端将所述各条日志的向量表示组成第一向量表示序列。

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