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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种光模块细粒度健康度评估方法、系统、装置及介质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：CN120582692B 。

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：202511056327.5，技术领域涉及：H04B10/073；该发明授权一种光模块细粒度健康度评估方法、系统、装置及介质是由王爱阅;华梓强;刘宁春;沈丛麒;朱俊;邹涛设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光模块细粒度健康度评估方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光模块细粒度健康度评估方法、系统、装置及介质，包括：数据采集与预处理，半监督聚类初步划分为“故障”样本和“正常”样本；通过Transformer自编码器对“正常”样本进行细粒度划分；通过“故障”样本、完全健康样本各自的高斯混合模型，对“故障”样本进行细粒度划分；判断端口状态是否触发预设事件，若未触发，则直接输出评估结果；若触发至少一项预设事件，则更新各阶段用于分类的模型，并进行健康度等级再评估，输出评估结果。本发明建立了五级健康度量化标准，覆盖光模块从完全健康到不可逆的严重故障的全生命周期状态，并能适应光模块老化带来的数据部分漂移。

本发明授权一种光模块细粒度健康度评估方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种光模块细粒度健康度评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：数据采集与预处理：获取待测光模块的性能参数和端口状态信息，对其进行预处理，构建多维时序数据集；所述光模块的性能参数包括：光模块的数字诊断监控参数； S2：对多维时序数据集进行标准化后，输入半监督聚类模型中，初步划分为“故障”样本和“正常”样本； S3：对“正常”样本进行细粒度划分：计算光模块的数字诊断监控参数的移动平均残差及残差梯度特征；通过Transformer自编码器重构时序数据并计算重构误差，判断样本在连续多个时间步的重构误差是否均大于动态阈值且残差梯度上升，若是，则评估样本健康度为L4级隐形劣化，反之则评估为L5级完全健康； S4：对“故障”样本进行细粒度划分：构建“故障”样本的高斯混合模型、完全健康样本的高斯混合模型，计算两个高斯混合模型的分布重叠度并归一化，得到性能健康度H；若光模块参数在故障发生后规定的自愈时间阈值内，能恢复至正常范围内，则判定有自愈能力，反之则无自愈能力；若H小于第一阈值，且无自愈能力，则评估样本健康度为L1级严重故障；若第一阈值≤H≤第二阈值，且无自愈能力，则评估为L2级轻度故障；若H大于第二阈值或有自愈能力，则评估为L3级亚健康； S5：根据S1获取的端口状态信息，判断端口状态是否触发预设事件，若未触发，则直接输出评估结果；若触发至少一项预设事件，则更新S1-S4中用于分类的模型，并进行健康度等级再评估，并输出评估结果。

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