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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利基于扩散模型的网络流量序列估计方法、系统和存储介质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：CN119232604B 。

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：202411748040.4，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权基于扩散模型的网络流量序列估计方法、系统和存储介质是由乔焰;胡荣耀;袁新宇;李萌;魏振春;王俊杰;李敏悦;罗文杰;朱嘉蓉;兰奕程;孙珂;颜风麟设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的网络流量序列估计方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于网络工程和人工智能技术领域，尤其是基于扩散模型的网络流量序列估计方法、系统和存储介质。本发明提出的一种基于扩散模型的网络流量序列估计方法，获取待估计网络的路由矩阵A以及目标时间点上的链路负载序列y，从标准高斯噪声中随机取样获得初始流量序列xT；结合扩散步数t对流量序列xt进行逆向扩散，得到流量序列xt‑1并进行梯度更新；循环迭代，直至获取x1，去噪网络对进行降噪处理并输出源点流量估计序列x'0。本发明可在源点流量缺失的情况下，实现高精度的网络流量矩阵估计。

本发明授权基于扩散模型的网络流量序列估计方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的网络流量序列估计方法，其特征在于，包括以下步骤：SA1、获取待估计网络的路由矩阵A以及目标时间点上的链路负载序列y，从标准高斯噪声中随机取样获得初始流量序列xT；T为设定的最大扩散步数；SA2、结合扩散步数t对流量序列xt进行逆向扩散，得到流量序列xt-1；t的初始值为T；SA3、将xt-1更新为xt-1+ρt-1||y-A×xθxt,t||2；其中，||·||2表示取二范数；||y-A×xθxt,t||2表示||y-A×xθxt,t||2对的求导；ρt-1为反应控制梯度影响程度且与t相关的设定常量；y为目标时间点上的链路负载序列，A为网络的路由矩阵；xθxt,t表示训练的去噪网络结合扩散步数t对流量序列xt的去噪结果；SA4、判断t-1≤1是否成立；否，则将t更新为t-1，然后返回步骤SA2；是，则将xt-1输入去噪网络，获取去噪网络输出的降噪序列xθxt-1,t-1作为源点流量估计序列x'0输出。

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