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龙图腾网获悉中电科普天科技股份有限公司;广州杰赛通信规划设计院有限公司申请的专利一种网络故障告警分析方法、装置、设备及存储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：CN115720188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211421014.1，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权一种网络故障告警分析方法、装置、设备及存储介质是由杜翠凤;杨敏;王新宇设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络故障告警分析方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种网络故障告警分析方法、装置、设备及存储介质，方法包括：当在若干观察周期内产生若干告警事件时，提取告警事件的关键字段并按照时间序列进行排序，获得二维矩阵数据；基于按照滑动窗口调整策略所确定的滑动窗口，对二维矩阵数据进行告警数据提取，并对提取的告警事务数据进行时空特征提取以用于训练第一故障类型识别模型，通过更新后的第一故障类型识别模型确定第一故障类型；采用序列模式挖掘算法获得每个观察周期的若干频繁序列并识别获得第二故障类型；当第一故障类型与任一第二故障类型匹配成功时，根据对应的频繁序列确定故障设备及对应的物理位置。本发明能够应对动态多变的网络攻击行为，实现对故障物理位置的精准定位。

本发明授权一种网络故障告警分析方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络故障告警分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 当在若干预设的观察周期内产生若干告警事件时，对所述若干告警事件进行关键字段提取，根据提取的关键字段获得每个告警事件所对应的告警数据； 将每个观察周期内的若干告警数据按照时间序列进行排序，获得每个观察周期所对应的二维矩阵数据； 基于预先按照预设的滑动窗口调整策略所确定的每个观察周期所对应的滑动窗口，对所述二维矩阵数据进行告警数据提取，获得每个观察周期所对应的告警事务数据； 通过卷积神经网络对若干所述告警事务数据进行特征提取，获得每个观察周期所对应的告警时空特征； 利用所述告警时空特征对预设的第一故障类型识别模型进行训练，获得参数更新后的第一故障类型识别模型，并通过所述参数更新后的第一故障类型识别模型对若干所述告警事务数据进行故障类型识别，确定每个观察周期所对应的第一故障类型； 采用序列模式挖掘算法获得每个观察周期所对应的若干频繁序列，并对每个频繁序列进行故障类型识别，获得每个频繁序列所对应的第二故障类型；其中，所述频繁序列对应于在所述观察周期内运行的其中一个设备； 将每个观察周期所对应的第一故障类型与若干所述第二故障类型进行匹配，当在所述观察周期内存在匹配于所述第一故障类型的目标第二故障类型时，根据所述目标第二故障类型所对应的频繁序列，确定故障设备及所述故障设备的物理位置； 其中，所述利用所述告警时空特征对预设的第一故障类型识别模型进行训练，获得参数更新后的第一故障类型识别模型，具体包括如下步骤： 利用所述告警时空特征对预设的第一故障类型识别模型进行训练，获得若干更新后的模型参数； 将所述第一故障类型识别模型的初始模型参数与所述若干更新后的模型参数进行比较，获得满足预设参数变化范围的若干目标更新模型参数； 基于所述若干目标更新模型参数对所述第一故障类型识别模型进行参数更新，获得参数更新后的第一故障类型识别模型； 所述告警时空特征是新的告警时间的时空特征；所述参数更新后的第一故障类型识别模型是采用新的告警事件进行训练的。

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