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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于改进层次聚类的网络报警数据融合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：CN115098750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210596792.8，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权基于改进层次聚类的网络报警数据融合方法是由陶晓玲;顾涛;符廉铕;贾飞;余玥琳;丁得轩;杨昌松设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进层次聚类的网络报警数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及报警融合技术领域，具体涉及一种基于改进层次聚类的网络报警数据融合方法，首先通过数据预处理模块收集原始警报信息并进行格式化处理，然后按照时间特性对有序的报警数据集合划分时间窗口，进而在融合模块中使用改进的层次聚类方法将相似度高的警报聚合在一起，最后根据警报之间的冗余性和关联性融合生成精简的高级警报。本发明基于层次聚类的思想进行报警融合，考虑了网络数据的多样性，提高了方法的适用性，同时使用混合相似度距离度量方法解决了信息损失问题，能够有效去除网络报警中的冗余数据。

本发明授权基于改进层次聚类的网络报警数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进层次聚类的网络报警数据融合方法，其特征在于，包括下列步骤： 使用预处理模块对原始报警数据进行预处理； 预处理之后，首先按照时间特性对有序的数据集合划分时间窗口；进而使用层次聚类方法将相似度高的警报聚合在一起； 使用层次聚类方法进行报警数据聚合，获得报警类簇； 改进层次聚类方法进行报警数据聚合的过程，包括下列步骤： 选择每个报警样本作为单独一个初始类簇，并计算所述初始类簇之间的初始相似度； 选择两个最相似的类簇进行合并完成一轮迭代； 使用改进的距离度量方法迭代更新； 其中，迭代更新的过程具体为使用混合相似度距离度量方法更新相关类簇之间的相似度； 混合相似度距离度量方法具体使用离差平方和增量和JS散度结合获得，表达式为： MCa,Cb＝αIessCa,Cb+1-αHjsCa,Cb1≤a,b≤n 其中，MCa,Cb表示计算的类簇Ca和Cb之间的混合相似度，Iess和Hjs分别是两类簇的离差平方和增量和JS散度，参数α根据不同类型的数据特点设置； 更新簇间相似度后，在下一轮合并前选择minMCa,Cb的Ca、Cb进行合并，不断迭代层次聚类，直至聚类状态满足|C|＝1，形成完整的层次聚类树状结构图； 使用融合模块对同一类簇的相似报警进行融合，获得精简有效的报警信息； 所述预处理模块用于完成数据收集和格式化的任务，所述融合模块用于完成数据聚合以及融合的任务； 簇内融合过程中使用随机下采样方法约简冗余数据，在类簇内保留代表性样本。

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