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龙图腾网获悉北京联纵宸捷科技有限公司申请的专利一种基于循环神经网络的序列数据建模方法及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：CN119442898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411562439.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于循环神经网络的序列数据建模方法及系统是由郭小路设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于循环神经网络的序列数据建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于循环神经网络的序列数据建模方法及系统，属于序列数据建模技术领域，方法包括：实时确定各储备需求，并根据各储备需求和循环神经网络相应的基准模型，整理各基准模型对应的训练数据；设置各基准模型对应的功能介绍数据；建立模型库，根据模型库建立训练调整模型；对用户上传的用户需求数据进行分析，确定用户应用模型，将用户应用模型在用户端中进行加载安装；识别各序列数据，通过用户应用模型对各序列数据进行分析，获得分析结果，将分析结果向用户进行展示；当用户对分析结果进行调整时，识别用户调整后的优化结果，整合为应用优化数据；通过应用优化数据对用户应用模型进行优化调整。

本发明授权一种基于循环神经网络的序列数据建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于循环神经网络的序列数据建模系统，其特征在于，包括平台端和用户端； 所述平台端包括模型模块、需求分析模块和升级模块； 所述模型模块用于实时确定各储备需求，并根据各所述储备需求和循环神经网络相应的基准模型，所述基准模型用于对相应序列数据进行分析；整理各所述基准模型对应的训练数据；设置各所述基准模型对应的功能介绍数据； 建立模型库，将各储备需求、功能介绍数据、基准模型和训练数据输入到模型库中进行储存； 根据所述模型库建立训练调整模型，所述训练调整模型用于根据用户的序列素材数据对相应基准模型的训练数据进行调整； 所述需求分析模块用于对用户上传的用户需求数据进行分析，确定用户应用模型，所述用户应用模型为根据所述用户需求数据对相应基准模型进行优化调整获得；将所述用户应用模型在用户端中进行加载安装； 所述升级模块用于进行模型升级调整，实时接收用户的升级需求，根据所述升级需求对用户的用户应用模型进行升级调整； 所述用户端包括需求模块、数据分析模块和升级需求模块； 所述需求模块用于用户设置和上传用户需求数据，所述用户需求数据包括序列素材数据、功能需求； 所述数据分析模块用于对序列数据进行分析，识别各序列数据，通过所述用户应用模型对各所述序列数据进行分析，获得对应的分析结果，将所述分析结果向用户进行展示； 当用户对所述分析结果进行调整时，识别用户调整后的分析结果，标记为优化结果，将相应序列数据、分析结果和优化结果整合为应用优化数据；通过所述应用优化数据对所述用户应用模型进行优化调整； 当用户对分析结果不进行调整时，不进行相应操作； 所述升级需求模块用于当用户具有升级需求时，设置相应的升级需求，将所述升级需求发送给平台端； 储备需求的确定方法为： 实时识别各序列数据种类；由平台方设置各所述序列数据种类对不同用户的转化系数； 对各所述序列数据种类进行筛选，确定各待筛选序列种类； 实时识别各待筛选序列种类对应的潜在用户范围，统计所述潜在用户范围内各潜在用户的潜在数量； 将潜在用户范围内各潜在用户标记为i，i=1、2、……、n，n为正整数；将各所述潜在用户的潜在数量标记为Li； 根据公式计算各待筛选序列种类的筛选值； 式中：PA为筛选值；λi表示相应潜在用户对应的转化系数； 根据所述筛选值大于阈值X1的待筛选序列种类设置储备需求。

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