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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于多尺度金字塔令牌滑动窗口的移动流量分类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：CN121188575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511715011.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多尺度金字塔令牌滑动窗口的移动流量分类方法是由李紫伊;邵国林设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度金字塔令牌滑动窗口的移动流量分类方法在说明书摘要公布了：本发明流量数据处理领域，提出一种基于多尺度金字塔令牌滑动窗口的移动流量分类方法，通过基于金字塔池化原理设计不同尺度的滑动窗口，对令牌序列进行多粒度切分，更好地捕获了分布特性并进行嵌入表示，再通过多尺度滑动窗口机制将片段转换为固定长度的向量表示，实现多尺度特征的有效融合并应用LSTM进行深层特征提取，捕获了每个子序列片段内的前后向时序依赖关系，还在每个时间步输出上引入注意力机制，强化对关键特征及难分类、易混淆类别的特征表示。本发明解决了现有移动流量分类方法中因单一尺度特征提取而忽视多尺度信息、缺乏有效特征融合策略导致的分类边界模糊和性能瓶颈问题，提高了分类的准确性。

本发明授权一种基于多尺度金字塔令牌滑动窗口的移动流量分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度金字塔令牌滑动窗口的移动流量分类方法，其特征在于，包括： 获取移动流量数据并进行预处理，以获取移动流量时空序列，所述预处理基于多模态时空特征数据，所述移动流量时空序列包括包长序列和时空间隔序列； 对所述移动流量时空序列进行令牌化处理，以获取移动流量令牌序列，所述令牌化处理包括包长序列令牌化处理和时间间隔序列令牌化处理； 根据多尺度滑动窗口对所述移动流量令牌序列进行特征提取，以获取移动流量双向时序特征，所述特征提取基于金字塔递增结构的滑动窗口； 所述根据多尺度滑动窗口对所述移动流量令牌序列进行特征提取，以获取移动流量双向时序特征的步骤，具体包括： 根据多尺度滑动窗口对移动流量令牌序列进行特征提取，所述多尺度滑动窗口为不同尺度的滑动窗口的集合，所述集合中滑动窗口的尺寸大小按照金字塔递增结构排序； 对移动流量令牌序列进行多尺度序列切分，以获取多个移动流量令牌子序列片段，所述多尺度序列切分通过集合中的每个滑动窗口进行滑动切分； 将每个尺度下的移动流量令牌子序列片段分别输入双向长短期记忆网络中进行特征编码，并将双向长短期记忆网络中前向和后向的最终隐藏状态进行拼接，获取隐藏状态特征，所述特征编码的具体算法如下： ， ， ， ， 其中，表示包长模态正向时序特征编码，表示包长模态后向时序特征编码，表示时间间隔模态正向时序特征编码，表示时间间隔模态后向时序特征编码，表示双向长短期记忆网络，表示尺度，表示包长模态，表示时间间隔模态，表示时间步索引，表示窗口尺度，表示包长模态的移动流量令牌子序列片段，表示时间间隔模态的移动流量令牌子序列片段，表示双向长短期记忆网络单个方向的隐藏单元数，表示包长模态隐藏状态特征，表示时间间隔模态隐藏状态特征； 根据所述隐藏状态特征获取移动流量双向时序特征； 对所述移动流量双向时序特征进行特征融合，以获取多模态多尺度融合特征，所述特征融合基于多尺度拼接和跨模态融合； 所述对所述移动流量双向时序特征进行特征融合，以获取多模态多尺度融合特征的步骤，具体包括： 分别对移动流量双向时序特征中包长模态和时间间隔模态的特征进行模态内多尺度拼接，所述模态内多尺度拼接将同一模态内所有相同尺度的特征进行融合，以获取不同尺度的模态内融合特征，再将所述不同尺度的模态内融合特征进行多尺度拼接，以获取模态内多尺度融合特征； 对不同模态的模态内多尺度融合特征进行跨模态融合，以获取多模态多尺度融合特征； 根据所述多模态多尺度融合特征进行分类，以获取最终分类结果。

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