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龙图腾网恭喜白鸽在线(厦门)数字科技股份有限公司申请的专利一种基于多层次动态分析的智能检测预警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：CN118797539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411285108.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于多层次动态分析的智能检测预警方法是由涂锦波;施文铮;刘晓敏;陈少煌;梁志超;柯葳彬;林淮矿设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层次动态分析的智能检测预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层次动态分析的智能检测预警方法，方法包括数据采集、数据预处理、建立智能检测预警模型和基于多层次动态分析的智能检测预警。本发明属于异常检测技术领域，具体是指一种基于多层次动态分析的智能检测预警方法，本方案通过迭代选择有信息的样本，并结合加权采样策略，提升异常检测精准性，通过迭代采样策略和收敛性检查，避免传统方法中容易出现的过拟合或欠拟合问题，实现了高效准确预警；借助引力强度和衰减系数以及随机扰动来优化个体的位置，加速模型的收敛；通过动态调整重要性分数控制优化方向；重载比例的引入使得模型具备了自适应调整的能力；能够在动态变化的系统中保持高效、准确的检测与预警能力。

本发明授权一种基于多层次动态分析的智能检测预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层次动态分析的智能检测预警方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，采集多层次动态数据；步骤S2：数据预处理；步骤S3：建立智能检测预警模型，基于加权采样策略和样本识别迭代选择样本；基于失效概率进行收敛性检查，通过借助引力强度和衰减系数对参数优化个体位置进行扰动，引入重要性分数进行优化个体筛选，最终完成智能检测预警模型的建立；步骤S4：基于多层次动态分析的智能检测预警，基于建立完成的智能检测预警模型对待检测数据实现智能预警检测;在步骤S1中，所述多层次动态数据包括物理层数据、模型层数据、功能层数据、安全层数据和状态类型；状态类型包括状态正常和状态异常；将状态类型作为数据标签；在步骤S4中，所述基于多层次动态分析的智能检测预警是基于建立完成的智能检测预警模型，实时采集物理层数据、模型层数据、功能层数据和安全层数据，经预处理后输入至智能检测预警模型，若智能检测预警模型输出的状态类型为状态异常，则进行预警处理；步骤S3包括步骤S37：调整模型参数；具体包括：步骤S371：基于距离阈值、收敛系数、截断分布参数、收敛阈值和AAE-SDR神经网络初始参数建立参数优化空间；随机初始化搜索种群中个体位置，将基于个体位置训练的智能检测预警模型对测试集的预测正确率作为个体适应度值；步骤S372：位置更新；所用公式如下： ；式中，和分别是第t+1次和第t次迭代时第i1个体第j维度的位置；β0是控制引力强度的常数；μ是衰减系数，r是第j维度当前个体与全局最优解之间的距离；是第t次迭代第j维度全局最优位置；是第i1个体适应度值；rand是0-1的随机数；步骤S373：定义重要性分数；所用公式如下： ；式中，ft+1和ft分别是第t+1次迭代和第t次迭代时种群的重要性分数；pn是种群中个体数量；是第i1个体第t次迭代时的历史最高适应度值；是种群平均适应度值；步骤S374：计算重载比例；预先设有重要性阈值，当种群重要性分数低于重要性阈值时，基于重载比例对种群低适应度值个体进行重新初始化个体位置；计算重载比例所用公式如下： ；式中，pp是重载比例；ppmin是最小重载比例；ppmax是最大重载比例；步骤S375：搜索判定；预先设有适应度阈值，当存在个体适应度值高于适应度阈值时，得到基于个体位置建立的智能检测预警模型；否则，若达到最大迭代次数，则转至步骤S371，否则转至步骤S372。

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