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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利基于全异构元对比学习模型的网络故障预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：CN116633758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310276842.9，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权基于全异构元对比学习模型的网络故障预测方法及系统是由高榕;江慧馨;严灵毓设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全异构元对比学习模型的网络故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于全异构元对比学习模型的网络故障预测方法及系统，包括：S100：将网络故障数据转化为时间序列数据，所述网络故障数据至少包括故障类型、故障发生时间以及故障发生位置；S200：构建网络故障预测模型，所述网络故障预测模型包括嵌入模块、异构元路径网络、自监督对比学习模块和预测模块；其中，嵌入模块用来接收时间序列数据，并将时间序列数据转化为嵌入向量；异构元路径网络用来融合故障节点信息；自监督对比学习模块用来对故障节点的故障网络视图进行比对学习；预测模块用来采用损失函数进行故障预测。本发明可提高网络故障预测的准确性。

本发明授权基于全异构元对比学习模型的网络故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于全异构元对比学习模型的网络故障预测方法，其特征是，包括： S100：将网络故障数据转化为时间序列数据，所述网络故障数据至少包括故障类型、故障发生时间以及故障发生位置； S200：构建网络故障预测模型，所述网络故障预测模型包括嵌入模块、异构元路径网络、自监督对比学习模块和预测模块；其中，嵌入模块用来接收时间序列数据，并将时间序列数据转化为嵌入向量；异构元路径网络包括第一异构元路径网络和第二异构元路径网络分别基于不同的元路径构建；自监督对比学习模块用来对故障节点的故障网络视图进行比对学习；预测模块用来采用损失函数进行故障概率预测； 所述第一异构元路径网络的构建为：从时间序列数据获得故障类型和故障发生时间数据，以故障类型和故障发生时间为节点对象，以故障和故障发生时间间的关系，故障和故障间的关系，故障发生时间和故障发生时间间的关系为边，构建第一异构元路径网络；加入随机游走从而分别计算各实例路径中节点间的关联度并输出； 所述第二异构元路径网络的构建为：从时间序列数据获取故障类型、故障发生时间和故障发生位置数据，以故障类型、故障发生时间和故障发生位置为节点对象，以故障类型和故障发生时间间的关系，故障类型和故障类型间的关系，故障发生时间和故障发生时间间的关系，故障类型和故障发生位置间的关系为边，构建第二异构元路径网络；分别计算第二异构元路径网络中各节点对象的投影特征，设计两条使用不同节点对象的元路径并使用注意力机制融合两条元路径的嵌入并输出。

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