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龙图腾网获悉广东省中创融科技发展有限公司申请的专利基于智慧园区云协同系统的数据处理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：CN118735474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411093761.6，技术领域涉及：G06Q10/101；该发明授权基于智慧园区云协同系统的数据处理方法及系统是由杨理芳;伍俊杰;曾嘉;谢程君设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智慧园区云协同系统的数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于智慧园区云协同系统的数据处理方法及系统，首先，通过完成知识学习的第一云协同功能异常观测网络，对监测数据进行分析并生成系统运转异常类别观测数据。如果这些异常观测数据满足准确性要求，则将其输出作为初始异常类别观测数据，并作为待用于第二云协同功能异常观测网络进行知识学习的样例数据。如果异常观测数据不符合准确性要求，则获取通过先验知识标注生成的初始异常类别观测数据，并将其与原始监测数据一起输出作为待用于第二云协同功能异常观测网络进行知识学习的样例数据。该方法能够提高异常检测的准确性和效率，并为后续的知识学习提供可靠的样本数据。

本发明授权基于智慧园区云协同系统的数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智慧园区云协同系统的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 根据完成知识学习的第一云协同功能异常观测网络，对第一模版云协同系统监测数据进行异常分析，生成第一模版云协同系统监测数据对应的第一系统运转异常类别观测数据；第一系统运转异常类别观测数据包括观测异常类别信息，观测异常类别信息包括多个候选异常类别对应的概率值，准确性要求包括所述观测异常类别信息中具有大于设定概率值的目标概率值；第一模版云协同系统监测数据是参考云协同状态运行监控流的云协同状态运行监控片段； 若第一系统运转异常类别观测数据符合准确性要求，则将第一系统运转异常类别观测数据输出为第一模版云协同系统监测数据对应的初始异常类别观测数据，初始异常类别观测数据包括初始异常类别信息，将第一模版云协同系统监测数据和对应的初始异常类别观测数据，输出为等待进行知识学习的第二云协同功能异常观测网络的样例学习数据； 若第一系统运转异常类别观测数据不符合准确性要求，则获取对第一模版云协同系统监测数据进行先验知识标注生成的初始异常类别观测数据，将第一模版云协同系统监测数据和进行先验知识标注生成的初始异常类别观测数据，输出为所述等待进行知识学习的第二云协同功能异常观测网络的样例学习数据； 获取样例学习数据中对应的系统运转异常类别观测数据不符合准确性要求的模版云协同系统监测数据的云协同知识向量序列； 确定每个云协同知识向量序列所对应的协同功能崩溃标签，确定包含云协同知识向量序列的数量在所有云协同知识向量序列中的占比大于设定占比的目标协同功能崩溃标签； 根据协同功能崩溃标签与用于扩展异常分析深度的扩展策略的对应关系，确定目标协同功能崩溃标签对应的目标扩展策略； 在样例学习数据中，获取任一模版云协同系统监测数据和对应的初始异常类别观测数据；根据目标扩展策略，对任一模版云协同系统监测数据进行用于扩展异常分析深度的更新，生成第二模版云协同系统监测数据，根据任一模版云协同系统监测数据对应的初始异常类别观测数据，确定第二模版云协同系统监测数据对应的初始异常类别观测数据，将第二模版云协同系统监测数据和对应的初始异常类别观测数据，输出为样例学习数据； 根据样例学习数据对第二云协同功能异常观测网络进行知识学习； 将参考云协同状态运行监控流的云协同状态运行监控片段输入完成知识学习的第二云协同功能异常观测网络，生成第二系统运转异常类别观测数据。

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