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龙图腾网恭喜江苏保旺达软件技术有限公司申请的专利基于深度学习的异常检测和处理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：CN119293490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411826578.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于深度学习的异常检测和处理方法及系统是由刘险峰;钟丹东设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的异常检测和处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体为基于深度学习的异常检测和处理方法及系统。本发明首先对日志文本序列、日志时间戳序列和运行状态指标序列集合进行特征提取和融合，得到初始特征向量序列；然后构建层次化图神经网络对初始特征向量序列进行特征更新、传播和融合，得到多层次融合特征向量序列，结合日志文本序列和运行状态指标序列集合计算标准化模式向量序列，根据标准化模式向量序列得到自适应异常阈值并检测候选异常日志；最后对候选异常日志进行验证，确定已验证异常日志，对已验证异常日志进行分类，根据分类结果生成处理建议文本并进行预警提示。本发明能够减少误检率，提高日志异常检测准确性。

本发明授权基于深度学习的异常检测和处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，包括：获取日志文本序列、日志时间戳序列和对应时间的运行状态指标序列集合；所述运行状态指标序列集合包括个运行状态指标序列；构建特征提取网络，根据所述日志文本序列提取语义特征向量序列，根据所述日志时间戳序列提取时序特征向量序列，根据所述运行状态指标序列集合提取状态特征向量序列；将所述语义特征向量序列、所述时序特征向量序列和所述状态特征向量序列进行融合得到初始特征向量序列；构建层次化图神经网络对所述初始特征向量序列进行特征更新、传播和融合，得到多层次融合特征向量序列；所述层次化图神经网络包括消息层、会话层和系统层；构建候选异常检测网络，根据所述日志文本序列、所述运行状态指标序列集合和所述多层次融合特征向量序列计算标准化模式向量序列；根据所述标准化模式向量序列得到自适应异常阈值并检测候选异常日志；计算所述标准化模式向量序列包括：为每个日志时间戳设置第一尺度时间窗口和第二尺度时间窗口；提取每个所述日志时间戳的第一窗口特征向量和第二窗口特征向量；分别根据所述第一窗口特征向量和第二窗口特征向量计算条件熵，得到第一条件熵和第二条件熵，计算所述第一条件熵和所述第二条件熵的熵相关系数；根据所述第一条件熵、所述第二条件熵和所述熵相关系数建立标准化模式向量；计算全部所述日志时间戳的所述标准化模式向量，得到所述标准化模式向量序列；构建异常验证处理网络，对所述候选异常日志进行验证，确定已验证异常日志；对所述已验证异常日志进行分类，得到异常类别和异常原因类别；根据所述异常类别和所述异常原因类别生成处理建议文本并进行预警提示。

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