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龙图腾网恭喜国家计算机网络与信息安全管理中心山西分中心申请的专利一种基于机器学习的数据异常监测模型构建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：CN110851422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：201911078822.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法是由刘泳锐;李建强;安黎东;李华;杜猛;温海滨;高志腾;王相设计研发完成，并于2019-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，考虑到单一特征分析结果的片面性和不足，在对平台业务数据的分析中，引入了皮尔逊相关系数和方差扩大因子来对不同特征进行特征提取，提取出合适的特征数据进入聚类模型，对提升模型准确率有很大的提升；并且针对聚类模型，选用K‑means算法的改进算法I‑K‑means算法模型，由于设计的主要目的是做异常处理，所以该算法不用将聚类进行到底再找异常，相比较于其它原始算法速度较快；综上基于机器学习建立的模型具有自学习、自演化的特性，可以适应复杂多变的网络环境，能够检测出未知异常，满足实时准确的需求。

本发明授权一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的数据异常监测模型构建方法，其特征在于：用于获得工业互联网中目标应用所对应的数据异常监测模型，包括如下步骤：步骤A.提取目标应用在目标历史时间段内通信流量所对应的各识别指纹特征，构建特征集合，然后进入步骤B；步骤B.针对特征集合中的各识别指纹特征进行预处理，更新特征集合，然后进入步骤C；步骤C.针对特征集合中的各识别指纹特征进行筛选，更新特征集合，然后进入步骤D；上述步骤C，针对特征集合中的各识别指纹特征，依次进行特征删除、特征选择、特征衍生操作，实现对特征集合的筛选，然后进入步骤D；特征删除，用于应用方差扩大因子方法，针对特征集合中的各识别指纹特征进行判断，删除其中方差扩大因子超出预设阈值范围的识别指纹特征，实现对特征集合的筛选；特征选择，用于应用皮埃尔逊相关系数方法，针对特征集合中的各识别指纹特征进行处理，获得其中相关性大于预设相关阈值的各个识别指纹特征，并用该各个识别指纹特征替换特征集合中的全部识别指纹特征，实现对特征集合的筛选；特征衍生，针对特征集合中各识别指纹特征的一级特诊，衍生获得所对应的二级特征，作为各个识别指纹特征，加入特征集合中，实现对特征集合的筛选；步骤D.采用特征集合，针对预设指定聚类模型进行模型训练，获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型；上述步骤D中，采用特征集合，针对I-K-means算法，按如下步骤进行模型训练，获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型；步骤D1.针对特征集合M中的各个识别指纹特征，任意选择预设数量的识别指纹特征作为各个聚类中心，并针对其余各个识别指纹特征基于各聚类中心进行聚类划分，获得各个聚类，然后进入步骤D2；步骤D2.分别针对各个聚类，获得聚类的新聚类中心，并计算获得聚类的平均聚类半径，接着将该聚类中超出平均聚类半径的各识别指纹特征，作为各个异常识别指纹特征，归入异常候选特征集合N，然后获得特征集合M与异常候选特征集合N的交集，用该交集针对特征集合M进行更新，并进入步骤D3；步骤D3.判断特征集合M是否收敛，是获得训练后的模型，作为目标应用所对应的数据异常检测模型；否则返回步骤D1。

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