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龙图腾网获悉柳州工学院申请的专利一种基于自回归模型的云环境中网络数据去重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：CN116991833B 。

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：202310936039.3，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于自回归模型的云环境中网络数据去重方法及系统是由胡艳华;于斌;崔亚楠;韦灵;莫家威设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自回归模型的云环境中网络数据去重方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自回归模型的云环境中网络数据去重方法及系统，涉及大数据处理技术领域，该方法包括如下步骤：步骤1、获取云环境中包含有相似数据的待存储的网络数据；步骤2、建立云环境弹性空间模型，确定网络数据的空间自相关度量值并进行数据的去噪处理；步骤3、获取数据的多维尺度属性特征；步骤4、通过数据的多维尺度属性特征对网络数据进行聚类处理；步骤5、建立网络冗余数据预测模型；步骤6、将去噪处理后的网络数据输入网络冗余数据预测模型，将冗余数据进行剔除处理。本发明既能够对网络数据中的噪声数据实施抑制，又能够实现云环境网络数据的聚类，提高数据去重的效率，节省云服务器大量的存储资源与管理资源。

本发明授权一种基于自回归模型的云环境中网络数据去重方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自回归模型的云环境中网络数据去重方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取云环境中包含有相似数据的待存储的网络数据； 步骤2、建立云环境弹性空间模型，确定网络数据的空间自相关度量值并进行数据的去噪处理； 所述步骤2中，建立云环境弹性空间模型的具体方法为： 在建立弹性空间模型时，设定云环境的空间模型大小为，空间的整体相关度为，以此完成云环境弹性空间模型的建立，结果如下式所示： 1 式中，为数据在云环境中的变量系数，为波动参数，为常数；云环境弹性空间模型建立后，将云环境中存储的网络数据映射至云环境弹性空间模型中； 基于建立的云环境弹性空间模型，利用径向基函数计算模型中数据之间的空间相关性以及空间整体相关度均值，结果如下式所示： 2 式中，为网络数据之间的距离，为径向基函数的宽度向量，为空间整体相关度均值，为数据的相邻数据集合，为相邻数据集合中的数据总量，为空间模型中数据的空间相关值； 所述步骤2中，数据的去噪处理具体方法为： 基于上述建立的云环境弹性空间模型，将模型的上下限设定为、，对于模型中大于上限的数据，将其看作网络数据集合中的孤立数据，通过近邻数据的加权去噪方法，去除其中的噪声，过程如下式所示： 3 式中，为时刻模型中数据的原始测量值，为噪声去除结果，为噪声数据权重； 对于模型中低于下限值的数据，通过噪声权重以及相邻数据测量值结果，实现数据的加权平均去噪，结果如下式所示： 4 式中，为低于模型下限的数据去噪结果； 步骤3、根据去噪结果分析云环境中网络数据属性特征，获取数据的多维尺度属性特征； 步骤4、再通过数据的多维尺度属性特征对网络数据进行聚类处理； 步骤5、获取数据多维尺度属性特征，对云环境中的网络数据实施聚类处理，基于数据的聚类结果，且结合自回归模型，以根据聚类处理结果建立网络冗余数据预测模型； 步骤6、将去噪处理后的网络数据作为输入，依据聚类数据的不同类别，确定预测入口，通过模型的计算结果完成网络数据的冗余数据预测，以确定云环境网络数据中的冗余数据，将冗余数据整合，统一实施剔除处理，以对云环境网络数据进行去重。

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