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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利C2F应用数据异常检测模型训练方法、异常检测方法及相关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：CN119884759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510350973.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权C2F应用数据异常检测模型训练方法、异常检测方法及相关设备是由张延飞;徐光侠;钟国祥;徐恒梅;周瀚;付志鹏;王卓耀;周昂;高峰;付鹏宇设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本C2F应用数据异常检测模型训练方法、异常检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提出的C2F应用数据异常检测模型训练方法、异常检测方法及相关设备，方法包括：基于预设滑动步长，根据多个连续的时间序列数据得到多个连续的C2F应用数据序列；逐一对每个C2F应用数据序列进行变量掩码处理，得到每个C2F应用数据序列对应且互补的提示词前缀和提示词答案；将提示词前缀输入C2F应用数据异常检测模型进行数据预测，生成预测提示数据；根据每个预测提示数据与对应的提示词答案计算得到损失值，基于损失值对C2F应用数据异常检测模型进行模型训练，训练后的C2F应用数据检测模型用于对C2F应用数据进行异常检测，提高了C2F应用数据异常检测的精准性。

本发明授权C2F应用数据异常检测模型训练方法、异常检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种C2F应用数据异常检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 基于预设滑动步长，根据多个连续的时间序列数据得到多个连续的C2F应用数据序列； 逐一对每个所述C2F应用数据序列进行变量掩码处理，得到每个所述C2F应用数据序列对应的提示词前缀和提示词答案，所述提示词前缀和所述提示词答案之间互补； 将所述提示词前缀输入所述C2F应用数据异常检测模型进行数据预测，生成预测提示数据； 根据每个所述预测提示数据与对应的所述提示词答案计算得到损失值，基于所述损失值对C2F应用数据异常检测模型进行模型训练，训练后的所述C2F应用数据检测模型用于对C2F应用数据进行异常检测； 多个所述时间序列数据包括时间序列总长度，所述对每个所述C2F应用数据序列进行变量掩码处理，得到每个所述C2F应用数据序列对应的提示词前缀和提示词答案，包括： 获取掩码矩阵，所述掩码矩阵包括掩码比例参数； 基于所述掩码矩阵和所述C2F应用数据序列的哈达玛积，生成所述提示词前缀； 基于所述掩码矩阵的补集与所述C2F应用数据序列的哈达玛积，生成所述提示词答案，所述提示词前缀和所述提示词答案满足互补数据条件，所述互补数据条件基于所述掩码比例参数和所述时间序列总长度所生成； 所述时间序列数据包括多个特征数据，所述互补数据条件包括第一掩码条件、第二掩码条件以及掩码互补条件，所述互补数据条件的生成步骤包括： 基于一减去所述掩码比例参数，再累乘以所述时间序列总长度和所述特征数据的特征数量，得到第一掩码数据值，并基于所述提示词前缀的第一矩阵范数和所述第一掩码数据值的数值关系，生成所述第一掩码条件； 累乘以所述掩码比例参数、所述时间序列总长度和所述特征数量，得到第二掩码数据值，并基于所述提示词答案的第二矩阵范数和所述第二掩码数据值的数值关系，生成所述第二掩码条件； 累乘以所述时间序列总长度和所述特征数量，得到互补掩码数据值，并基于所述第一矩阵范数、所述第二矩阵范数和所述互补掩码数据值的数值关系，生成所述掩码互补条件。

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