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龙图腾网获悉深圳市极摩客科技有限公司申请的专利基于边缘计算的端侧AI智能体异常数据检测方法及设备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：CN121598274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610123311.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于边缘计算的端侧AI智能体异常数据检测方法及设备是由李波;邹骑忆设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的端侧AI智能体异常数据检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了基于边缘计算的端侧AI智能体异常数据检测方法及设备，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：通过AI智能体对端侧进行实时采集，获得多个时序数据流；利用AI智能体内置的时序‑频谱自适应联合特征提取模块对所述多个时序数据流进行动态解析，采用边缘计算对所述联合特征向量进行异常分析识别，生成初始预警信号，进行反演，生成反演结果进行循环验证，反馈至AI智能体进行更新优化，构建异常数据检测报告。解决了现有技术存在异常数据检测可靠性低、响应速度慢导致实时异常数据难以高效精准识别的技术问题。达到了在实时环境下对异常数据进行高效精准检测识别的技术效果。

本发明授权基于边缘计算的端侧AI智能体异常数据检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.基于边缘计算的端侧AI智能体异常数据检测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过AI智能体对端侧进行实时采集，获得多个时序数据流； 利用所述AI智能体内置的时序-频谱自适应联合特征提取模块对所述多个时序数据流进行动态解析，构建联合特征向量； 采用边缘计算对所述联合特征向量进行异常分析识别，根据异常识别结果生成初始预警信号； 将所述初始预警信号回溯至AI智能体进行反演，生成反演结果进行循环验证，将循环验证结果反馈至AI智能体进行更新优化，构建异常数据检测报告； 利用所述AI智能体内置的时序-频谱自适应联合特征提取模块对所述多个时序数据流进行动态解析，构建联合特征向量，方法包括： 将所述多个时序数据流同步至时序-频谱自适应联合特征提取模块进行并行分析； 所述AI智能体内置的时序-频谱自适应联合特征提取模块包含时序特征提取分支、频谱特征提取分支； 通过所述时序特征提取分支捕获所述多个时序数据流在时间维度上的时序特征； 通过所述频谱特征提取分支捕获所述多个时序数据流在频率维度上的频谱特征； 基于多个并行数据段进行平稳性计算，构建平稳性指标，根据所述平稳性指标进行数据瞬时分析，构建瞬时特性分析结果； 根据所述瞬时特性分析结果对所述时序特征与所述频谱特征进行融合分析，设定融合比例； 按照所述融合比例将所述时序特征与所述频谱特征进行融合，生成初级融合特征向量； 将所述初级融合特征向量进行跨源关联拼接，构建所述联合特征向量； 采用边缘计算对所述联合特征向量进行异常分析识别，方法包括： 构建异常分析模型集群对所述联合特征向量进行并行多维度分析，生成异构异常分数； 对所述异构异常分数进行动态加权融合，构建综合异常指标； 设定动态异常阈值，将所述综合异常指标与所述动态异常阈值进行比较； 当所述综合异常指标高于所述动态异常阈值，则判定为异常，根据所述联合特征向量、所述异构异常分数进行上下文分析，确定异常时刻； 按照异常时刻提取联合特征向量的关键维度值进行数据检索，构建异常指标趋势； 基于所述关键维度值结合所述异常指标趋势进行异常分类，确定异常潜在类型信息； 将所述异常潜在类型添加至所述异常识别结果。

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