买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种物联网流量异常检测模型建立方法及检测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：CN115409099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211014224.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种物联网流量异常检测模型建立方法及检测方法是由何慧;曲悦;张伟哲;方滨兴设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网流量异常检测模型建立方法及检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种物联网流量异常检测模型建立方法及检测方法。该模型建立方法包括：客户端获取流量数据，根据服务端发送的初始模型参数构建与全局模型对应的局部模型，其中，全局模型与局部模型为TCN模型，客户端根据流量数据训练局部模型，得到训练表现数据并传输至服务端；服务端对训练表现数据进行打分，并根据打分结果选择参与全局模型聚合的客户端；客户端利用分类器对流量数据进行筛选，得到样本数据，并根据样本数据训练局部模型，得到局部模型参数发送至服务端；服务端根据各个局部模型参数迭代更新全局模型直至全局模型收敛，获得异常检测模型。本发明的有益效果：增加物联网流量异常检测效率与准确度。

本发明授权一种物联网流量异常检测模型建立方法及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种物联网流量异常检测模型建立方法，其特征在于，包括： 客户端获取物联网设备发送的流量数据； 所述客户端构建自编码器，根据所述流量数据对预设的所述自编码器进行训练，获得堆叠稀疏自编码器；将预处理后的所述流量数据输入所述堆叠稀疏自编码器进行编码，获得编码后的所述流量数据； 所述构建自编码器包括：所述客户端调取多个稀疏自编码器，所述稀疏自编码器包括输入层、隐藏层和输出层，将多个所述稀疏自编码器按照隐藏层中的神经元数量从小至大进行排序；保留第一个所述稀疏自编码器的输入层和隐藏层、最后一个所述稀疏自编码器的所述隐藏层和输出层以及其余所述稀疏自编码器的所述隐藏层，将相邻的所述稀疏自编码器通过所述隐藏层进行顺序连接，构建预训练的所述堆叠稀疏自编码器； 所述客户端根据服务端发送的初始模型参数构建与全局模型对应的局部模型，其中，所述全局模型与所述局部模型为TCN模型； 所述客户端根据所述流量数据训练所述局部模型，得到训练表现数据，并将所述训练表现数据传输至所述服务端； 所述服务端对各个所述客户端上传的所述训练表现数据进行打分，并根据打分结果选择参与全局模型聚合的所述客户端； 参与全局模型聚合的所述客户端利用分类器对所述流量数据进行筛选，得到样本数据，并根据所述样本数据训练所述局部模型，得到所述局部模型收敛时的局部模型参数，将所述局部模型参数发送至所述服务端； 所述服务端根据各个所述局部模型参数更新所述全局模型，并将更新后的所述全局模型的模型参数发送至各个所述客户端，返回执行构建所述局部模型的步骤，迭代更新所述全局模型直至所述全局模型收敛，获得异常检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。