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龙图腾网获悉浙江连连科技有限公司申请的专利一种基于BOSS系统的智能计费结算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：CN120342796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510454940.6，技术领域涉及：H04L12/14；该发明授权一种基于BOSS系统的智能计费结算方法及系统是由吴文龙;叶鑫;吴镔峰;穆抓刚设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BOSS系统的智能计费结算方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及通信数据处理技术的技术领域，公开一种基于BOSS系统的智能计费结算方法及系统，包括：通过分布式采集模块实时获取用户通信数据；将用户通信数据输入动态规则引擎，基于加权因子库生成实时计费系数；当检测到异常使用行为时，调用多模态检测模型进行欺诈判定；通过区块链智能合约完成跨运营商结算，采用指定的PBFT共识算法达成账本一致性；用户通信数据包括用户面流量吞吐量、基站位置及时间戳；加权因子库包含经机器学习训练的时间因子、位置因子和网络负载因子；多模态检测模型由LSTM时序预测模块与孤立森林算法并联组成，为运营商提供了更加精准、高效的计费结算能力，同时为用户创造了更加公平透明的计费体验。

本发明授权一种基于BOSS系统的智能计费结算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BOSS系统的智能计费结算方法，其特征在于，包括： 通过分布式采集模块实时获取用户通信数据； 将所述用户通信数据输入动态规则引擎，基于加权因子库生成实时计费系数； 当检测到异常使用行为时，调用多模态检测模型进行欺诈判定； 通过区块链智能合约完成跨运营商结算，采用指定的PBFT共识算法达成账本一致性； 其中，所述用户通信数据包括用户面流量吞吐量、基站位置及时间戳；所述加权因子库包含经机器学习训练的时间因子、位置因子和网络负载因子；所述多模态检测模型由LSTM时序预测模块与孤立森林算法并联组成； 其中，所述动态规则引擎包括： ； 其中，为基准费率，为所述时间因子，为所述位置因子，为所述网络负载因子，为所述实时计费系数，，，为结果的方差，为因子方差预设阈值； 所述时间因子配置方法包括： 提取用户过去30天相同时段的使用数据； 通过XGBoost模型计算分配时段权重； 其中，XGBoost模型超参数满足：学习率learning_rate≤0.1，最大深度max_depth≤8； 所述网络负载因子的配置方法包括： 按照指定时间周期获取对应基站的PRB利用率和DPI设备提供的信令面CPU利用率； 根据所述PRB利用率确定网络负载第一因子； 根据所述信令面CPU利用率和所述用户面流量吞吐量确定网络负载第二因子； 根据基站位置和时间戳确定网络负载第三因子； 按照指定权重分配对所述网络负载第一因子、所述网络负载第二因子和所述网络负载第三因子进行加权获取网络负载因子。

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