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龙图腾网获悉上海助通信息科技有限公司申请的专利一种动态行为模型驱动的物联网卡流量拟合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：CN120956759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511105269.0，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种动态行为模型驱动的物联网卡流量拟合系统是由陈东;黄剑;胡伟;温善祥;任飞设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态行为模型驱动的物联网卡流量拟合系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态行为模型驱动的物联网卡流量拟合系统，涉及物联网技术领域，包括：特征采集单元、时空行为图谱构建单元、多模态流量拟合单元、动态置信域标注单元和自适应流量预测单元。本发明构建了动态行为模型驱动的全链路物联网卡流量拟合系统，通过时空行为图谱构建单元捕捉设备间通信依赖关系并融合领域知识，多模态流量拟合单元采用混合深度神经网络架构融合时序与空间特征并结合对抗训练提升精度，动态置信域标注单元检测识别异常，自适应流量预测单元实现跨设备模式泛化与多步长预测，解决了传统系统特征提取局限、模型适应性差、不确定性量化缺失及资源调度滞后的问题，实现了流量拟合准确性、资源利用率的显著提升。

本发明授权一种动态行为模型驱动的物联网卡流量拟合系统在权利要求书中公布了：1.一种动态行为模型驱动的物联网卡流量拟合系统，包括行为特征采集单元1、时空行为图谱构建单元2、多模态流量拟合单元3、动态置信域标注单元4和自适应流量预测单元5，其特征在于： 所述行为特征采集单元1用于采集物联网卡所绑定设备的多维行为特征，基于注意力机制优化的特征筛选网络提取时空关键特征，获取设备时空流量分布特征，将时空特征张量及历史流量趋势传输至时空行为图谱构建单元2； 所述时空行为图谱构建单元2用于基于图神经网络构建设备行为关联图谱，捕捉设备间时空依赖关系，通过知识蒸馏技术融合领域先验知识，生成动态行为知识图谱并传输至多模态流量拟合单元3； 所述时空行为图谱构建单元2包括图结构构建模块21、图神经网络推理模块22、知识融合模块23和动态更新模块24，其中： 所述图结构构建模块21用于将设备抽象为节点，设备间通信关系抽象为边，构建加权有向图； 所述图神经网络推理模块22用于采用图注意力网络学习节点嵌入： ， 其中，表示第层中第个节点的嵌入向量，是经过该层计算后得到的，代表节点的索引，表示网络的层数节点特征表，为第个节点的邻居节点集合，表示第个节点对其邻居节点的注意力系数，反映了邻居节点对节点在特征更新时的重要程度，为可学习权重矩阵，表示第层中第个节点的嵌入向量； 所述知识融合模块23用于通过知识蒸馏技术将领域专家知识编码为约束损失函数： ， 式中，为预测损失，为知识约束损失，和表示权重系数，用于平衡预测损失和知识约束损失在总损失中的占比； 所述动态更新模块24用于基于增量学习机制实时更新行为图谱，通过图编辑距离度量图谱演化程度； 所述多模态流量拟合单元3用于基于时空行为图谱，采用混合深度神经网络架构融合时序特征与空间拓扑特征，结合实时行为特征数据实现多尺度流量状态拟合，将拟合结果传输至动态置信域标注单元4； 所述动态置信域标注单元4用于基于贝叶斯推断构建动态置信区间，结合分布式检测技术识别异常流量模式，生成带不确定性量化的虚拟流量视图； 所述自适应流量预测单元5用于基于强化学习动态调整模型参数，结合迁移学习实现跨设备流量模式泛化，提供多步长流量预测及风险预警。

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