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龙图腾网恭喜四川华体照明科技股份有限公司申请的专利基于边缘计算的能源补给站安全防护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：CN119420585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510020961.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于边缘计算的能源补给站安全防护方法及系统是由张星智;段琼;任勇;林玲;张超;杨健龙;李东升设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的能源补给站安全防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，具体提供了一种基于边缘计算的能源补给站安全防护方法及系统。通过获取目标边缘计算节点的监测流量数据，将监测流量数据输入流量监测智能体，得到异常流量监测结果，异常流量监测结果包括监测流量数据中监测获得的异常数据范围、核心异常数据项、异常数据项对应的异常类型以及异常类型对应的异常支持度，在训练流量监测智能体时，对各子模型进行单独训练，然后联合起来进行协同训练，基于异常流量监测结果和监测流量数据生成监测流量标注数据。本发明只用一种流量监测智能体就能实现数据检测、类型检测和核心异常数据项检测，这样能降低边缘计算的复杂度，减少成本消耗。

本发明授权基于边缘计算的能源补给站安全防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的能源补给站安全防护方法，其特征在于，包括：获取目标边缘计算节点的监测流量数据，所述目标边缘计算节点为布设于能源补给站的边缘计算节点，所述监测流量数据为在目标监测周期中进出所述能源补给站的数据流；将所述监测流量数据输入流量监测智能体，得到异常流量监测结果，其中，所述异常流量监测结果包括所述监测流量数据中监测获得的异常数据范围、核心异常数据项、异常数据项对应的异常类型以及所述异常类型对应的异常支持度，所述流量监测智能体是对初始化监测智能体进行训练获得的神经网络，所述初始化监测智能体包括初始化监测子模型、初始化核心异常数据项监测子模型以及初始化分类子模型，在所述初始化监测子模型、所述初始化核心异常数据项监测子模型以及所述初始化分类子模型各自分离训练收敛时，对所述初始化监测智能体进行协同训练，得到所述流量监测智能体；基于所述异常流量监测结果和所述监测流量数据生成监测流量标注数据，其中，所述监测流量标注数据具有以下标记：所述异常数据范围、所述核心异常数据项、所述异常类型以及所述异常类型对应的支持度；其中，在将所述监测流量数据输入流量监测智能体，得到异常流量监测结果之前，所述方法还包括：获取示例监测流量数据，其中，所述示例监测流量数据包括标记有示例异常数据范围的第一示例监测流量数据、标记有示例核心异常数据项的第二示例监测流量数据以及标记有示例数据项对应的示例类型和所述示例类型对应的示例支持度的第三示例监测流量数据；将所述示例监测流量数据输入初始化编码子模型，得到示例降维特征表示，其中，所述示例降维特征表示代表抽取了所述示例监测流量数据的流量特征的降维特征表示；将所述示例降维特征表示分别输入所述初始化监测子模型、所述初始化核心异常数据项监测子模型以及所述初始化分类子模型进行分离训练，得到临时监测智能体，其中，所述临时监测智能体包括临时监测子模型、临时核心异常数据项监测子模型以及临时分类子模型，所述临时监测子模型、所述临时核心异常数据项监测子模型以及所述临时分类子模型各自依据其对应的模型训练目标分离训练得到，所述初始化监测智能体包括所述初始化编码子模型；对所述临时监测智能体进行协同训练，得到所述流量监测智能体；其中，分别结合所述初始化编码子模型按序对所述初始化监测子模型、所述初始化核心异常数据项监测子模型以及所述初始化分类子模型进行分离训练，得到临时监测智能体，包括：分别结合所述初始化编码子模型采用综合代价函数按序分别对所述初始化监测子模型、所述初始化核心异常数据项监测子模型以及所述初始化分类子模型进行训练，得到所述临时监测智能体，其中，所述综合代价函数是通过第一代价函数、第二代价函数以及第三代价函数整合获得的，训练得到所述临时监测子模型时，所述第二代价函数和所述第三代价函数被屏蔽，训练得到所述临时核心异常数据项监测子模型时，所述第一代价函数和所述第三代价函数被屏蔽，训练得到所述临时分类子模型时，所述第一代价函数和所述第二代价函数被屏蔽；所述对所述临时监测智能体进行协同训练，得到所述流量监测智能体，包括：采用所述综合代价函数对所述临时监测智能体进行协同训练，得到所述流量监测智能体，其中，所述协同训练的环节，所述第一代价函数、所述第二代价函数以及所述第三代价函数均未屏蔽。

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