中国电信股份有限公司邵岩明获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利流量异常检测模型的训练方法、装置，及电子设备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：CN115935161B 。
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：202211500919.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权流量异常检测模型的训练方法、装置，及电子设备是由邵岩明设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本流量异常检测模型的训练方法、装置，及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种流量异常检测模型的训练方法及装置，属于网络通信技术领域。所述方法包括：获取当前轮迭代训练的初始模型参数和候选训练节点集合；基于初始模型参数，初始化本地的待训练流量异常检测模型；基于本地流量数据，对初始化后的待训练流量异常检测模型执行本地训练，得到更新模型参数；根据训练节点间的梯度距离矩阵，选择一个尚未执行本轮全局迭代训练的候选训练节点；将更新模型参数发送至该训练节点，以基于更新模型参数执行本地训练。本方法通过在多个训练节点间共享更新后的模型参数，并基于本地流量数据执行本地训练，迭代更新模型参数，以训练流量异常检测模型，提升了模型训练效率，改善了模型的收敛精度。
本发明授权流量异常检测模型的训练方法、装置，及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种流量异常检测模型的训练方法，其特征在于，应用于分布式训练节点，所述方法包括： 获取当前轮迭代训练的初始模型参数和候选训练节点集合； 其中，所述训练节点为网络设备； 基于所述初始模型参数，初始化本地的待训练流量异常检测模型； 基于本地流量数据，对初始化后的所述待训练流量异常检测模型执行本地训练，得到所述待训练流量异常检测模型的更新模型参数； 将当前执行本地训练的本地训练节点从所述候选训练节点集合中删除，得到更新后的候选训练节点集合； 响应于所述更新后的候选训练节点集合非空，根据预先计算的梯度距离矩阵，在所述更新后的候选训练节点集合中选择下一个执行本地训练的第一目标训练节点； 将所述更新模型参数和所述更新后的候选训练节点集合，发送至所述第一目标训练节点，触发所述第一目标训练节点以所述更新模型参数作为初始模型参数，对所述待训练流量异常检测模型执行本地训练。
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