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龙图腾网恭喜广州钛动科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的智能运维方法、系统、设备及介质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：CN119168626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411593641.2，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于深度学习的智能运维方法、系统、设备及介质是由朱凉;陈琪钛设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能运维方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的智能运维方法、系统、设备及介质，方法通过获取历史运维数据，并对历史运维数据预测后输入到预设的基于深度学习的故障预测模型中进行训练，带到训练后的故障预测模型；获取实时运维数据，并对实时运维数据处理后，输入到训练后的故障预测模型中，预测得到发生故障的概率；若发生故障的概率大于预设的故障阈值时，则触发自动运维修复处理。相对于相关技术而言，具有如下效果：本申请利用深度学习的预测模型对系统实时运行数据进行实时分析和预测，进而能对可能出现的故障进行预测和提前预警，并引入了自动修复功能，当检测到潜在风险时，还能能够自主尝试修复问题。

本发明授权基于深度学习的智能运维方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能运维方法，其特征在于，包括：获取第一历史运维数据，并对所述第一历史运维数据进行预处理，得到第二历史运维数据；将所述第二历史运维数据输入到预设的基于深度学习的故障预测模型中进行训练，带到训练后的故障预测模型，其中，所述于深度学习的故障预测模型，采用如下计算方法：a.输入数据定义：历史运维数据矩阵X:X∈RN×T×F表示过去T个时间窗口内N个运维指标数据的值，其中F是特征维度；Xn,t,f表示第n个运维指标数据在第t个时间窗口的第f个特征值；故障标签向量Y:Y∈0,1T，表示在未来某个时间点是否会发生故障；b.多模数据融合： 其中，是第m个模态的权重系数；是评分函数；Wm是权重矩阵；bm是偏置项；tanh是激活函数；Ht是融合后的隐藏状态向量；是第m个模态在时间t时刻的数据；c.故障概率预测：Pt＝softmaxWfc·Ht+bfc 其中，Pt是故障概率分布向量；softmax是归一化指数函数；Wfc是权重矩阵；bfc是偏置项；是预测的故障标签；获取第一实时运维数据，并对所述第一实时运维数据进行预处理，得到第二实时运维数据；将所述第二实时运维数据输入到所述训练后的故障预测模型中，预测得到发生故障的概率；若所述发生故障的概率大于预设的故障阈值时，则触发自动运维修复处理。

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