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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种智能化网络性能检测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：CN121357053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511902487.7，技术领域涉及：H04L43/0817；该发明授权一种智能化网络性能检测方法及系统是由刘小康;李思源;鄂驰;李健;张新宇;张尚军;邓燕楠;章文腾设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化网络性能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化网络性能检测方法及系统，方法包括网络数据采集、网络数据集构建、设计网络性能预测模型、网络异常判定和网络性能检测。本发明属于网络检测领域，具体是指一种智能化网络性能检测方法及系统，本方案通过一阶差分项约束波动速度，弥补忽视变化快慢的缺陷；通过二阶差分项量化波动剧烈程度，区分突变与渐变，提前识别故障前兆；通过偏差损失和波动惩罚项的结合，提升对早期风险的识别能力；用指标趋势突变度量化波动的剧烈程度，并引入时间衰减型突变度上限，通过异常波动限域过滤瞬时故障，减少闪报误报；为链路分配独立的波动惩罚系数，实现高负载链路敏感化，低负载链路宽松化，适配不同链路性能需求，提升检测效果。

本发明授权一种智能化网络性能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化网络性能检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：网络数据采集；获取历史网络性能数据，并进行平滑处理； 步骤S2：网络数据集构建；基于平滑处理后的历史网络性能数据构建网络数据集； 步骤S3：设计网络性能预测模型；基于网络数据集，以LSTM特征提取层为架构，通过设计包含波动惩罚和异常限域的网络性能损失函数，设计网络性能预测模型； 步骤S4：网络异常判定；对网络性能预测模型性能进行评估； 步骤S5：网络性能检测；基于建立完成的网络性能预测模型实现实时网络性能检测； 在步骤S3中，所述设计网络性能预测模型以网络数据集为输入，通过轻量化时序特征提取，进行性能指标预测；具体包括： 步骤S31：模型架构设计；模型包括指标时序输入层、轻量化时序特征提取层、指标预测输出层和损失计算层；所述轻量化时序特征提取层提取指标变化趋势，采用轻量化LSTM；所述指标预测输出层将时序特征向量映射为未来时间窗口内的性能指标预测值； 步骤S32：网络性能损失函数设计；在损失函数中加入区分型波动惩罚项，表示为：；；；其中，是偏差损失；是网络数据集中的样本；和分别是第k个性能指标的预测值和基准值；n是性能指标的总数量；是时间间隔；是一阶差分；是二阶差分； 步骤S33：异常波动限域；设指标趋势突变度满足，当指标趋势突变度正常，即，网络性能损失函数不变；否则，在波动惩罚项中加入超限惩罚因子，损失函数表示为：；其中，是突变度上限；是异常持续时间，从首次触发突变度超限开始计时；是基础突变度上限；是衰减系数；是网络性能损失；是波动惩罚系数；是突变惩罚系数； 步骤S34：多链路自调谐，为不同链路分配独立的波动惩罚系数，根据链路负载动态调整； 在步骤S4中，所述网络异常判定是设定异常阈值和瞬时阈值，若实时计算的网络性能损失值高于异常阈值，且持续时间高于瞬时阈值，判定为异常；基于标注标签对模型性能进行评估；得到建立完成的网络性能预测模型。

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