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龙图腾网获悉中立道科技有限公司申请的专利一种基于5G嵌入式网管软件的网络管理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：CN119276738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411107527.4，技术领域涉及：H04L41/149；该发明授权一种基于5G嵌入式网管软件的网络管理方法是由唐鸿设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于5G嵌入式网管软件的网络管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于5G嵌入式网管软件的网络管理方法，解决现有部分5G嵌入式网管软件存在智能化水平不足的技术问题。包括使用Scrapy框架和Selenium工具采集数据；使用HDFS系统存储数据；使用SparkSQL模块对数据进行预处理；使用强化学习算法对数据进行分析处理，使用监督学习算法依据数据对网络状态进行学习和预测；基于监督学习算法对网络状态的预测，对故障点进行核实检测；基于对故障点的核实检测结果，发出告警通知和进行故障恢复。在网络故障预测和网络性能优化管理方面，本发明引入机器学习算法中的监督学习算法来对网络故障进行预测，引入强化学习算法来对网络配置进行调整，以优化网络性能，相对于现有技术，本发明提高了网络管理的智能化水平。

本发明授权一种基于5G嵌入式网管软件的网络管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于5G嵌入式网管软件的网络管理方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：使用Scrapy框架从静态或动态生成的网页中抓取结构化数据，使用Selenium工具从需要用户登录或交互才能访问的页面中抓取需要用户交互才能访问的数据； 步骤2：将Scrapy框架抓取到的结构化数据和Selenium工具抓取到的需要用户交互才能访问的数据存储于HDFS系统内； 步骤3：使用Spark框架内的SparkSQL模块读取HDFS系统内存储的数据，SparkSQL模块对读取到的数据进行预处理； 步骤4：在EclipseRCP框架上实现强化学习算法，在Hadoop框架上使用Mahout工具实现监督学习算法； 步骤5：使用强化学习算法和监督学习算法对步骤3中预处理后的数据进行处理，其中，强化学习算法对接收到的数据进行分析处理，监督学习算法根据接收到的数据对网络运行状态进行学习和预测； 步骤6：强化学习算法基于对数据的分析处理结果生成网络性能优化建议，并自动对网络进行配置调整； 步骤7：基于监督学习算法对网络运行状态的预测，对故障点进行核实检测； 步骤8：基于对故障点的核实检测结果，发出告警通知和进行故障恢复； 在步骤1中，Scrapy框架从网络设备的管理界面、网络状态仪表板或API接口中抓取数据，获得网络设备的运行状态数据、流量统计数据、报和事件日志数据和网络拓扑数据；报和事件日志数据指设备故障和安全事件。

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