瞻博网络公司拉贾·科穆拉获国家专利权
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龙图腾网获悉瞻博网络公司申请的专利用于度量采集的机器学习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：CN116911398B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211709466.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权用于度量采集的机器学习是由拉贾·科穆拉;加内什·比亚戈蒂·马塔德·桑卡达;蒂姆纳万·斯里达;蒂拉维亚·埃斯瓦兰;拉金德拉·希瓦拉姆·亚瓦特卡尔设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于度量采集的机器学习在说明书摘要公布了：本公开涉及用于度量采集的机器学习。一种性能监测系统，包括度量采集器，被配置为经由度量导出器接收包括与计算装置的网络有关的度量的遥测数据。度量时序数据库存储有关度量。警报规则评估器服务被配置为使用存储的度量评估规则。性能监测系统可以包括机器学习模块，并被配置为确定优化度量采集采样间隔和规则评估间隔以及自动确定推荐的警报规则。
本发明授权用于度量采集的机器学习在权利要求书中公布了：1.一种性能监测方法，包括： 由性能监测系统采集包括与计算装置的网络有关的度量的遥测数据，其中，针对每个度量，根据第一采集采样间隔，在多个时间点中的每一点，采集与所述度量的对应度量名称相关联的度量值； 由所述性能监测系统使用所采集的遥测数据评估警报规则，包括在多个评估时间点，通过将与第一度量的对应度量名称相关联的度量值与所述警报规则的第一警报规则的对应阈值进行比较来评估所述第一警报规则； 基于与评估所述第一警报规则相关的计数来产生于所述警报规则相关的度量属性； 由所述性能监测系统基于所述度量属性，确定针对所述第一度量的预测的度量权重；以及 由所述性能监测系统基于所述预测的度量权重，确定针对所述第一度量的第二采集采样间隔。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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