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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京科杰科技有限公司申請(qǐng)的專利基于支持優(yōu)先級(jí)的智能化任務(wù)告警規(guī)則自學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119441832B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510026462.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)基于支持優(yōu)先級(jí)的智能化任務(wù)告警規(guī)則自學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)是由高海玲;高經(jīng)郡;唐永茂設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-08向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于支持優(yōu)先級(jí)的智能化任務(wù)告警規(guī)則自學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供基于支持優(yōu)先級(jí)的智能化任務(wù)告警規(guī)則自學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，涉及智能化技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建雙向特征提取網(wǎng)絡(luò)采集任務(wù)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并結(jié)合歷史告警數(shù)據(jù)生成任務(wù)異常關(guān)聯(lián)模型。利用遷移學(xué)習(xí)算法將該模型與業(yè)務(wù)場(chǎng)景知識(shí)庫進(jìn)行遷移映射，生成任務(wù)優(yōu)先級(jí)量化指標(biāo)，并構(gòu)建自適應(yīng)優(yōu)先級(jí)評(píng)分系統(tǒng)。基于該模型和評(píng)分系統(tǒng)訓(xùn)練告警規(guī)則生成器，生成多級(jí)告警策略樹，實(shí)現(xiàn)差異化告警。增量學(xué)習(xí)引擎實(shí)時(shí)監(jiān)控任務(wù)狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整告警響應(yīng)策略并反饋數(shù)據(jù)以優(yōu)化規(guī)則。采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制協(xié)同訓(xùn)練模型，提升告警規(guī)則泛化能力和適應(yīng)性，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的任務(wù)告警，降低誤報(bào)率，提高運(yùn)維效率。

本發(fā)明授權(quán)基于支持優(yōu)先級(jí)的智能化任務(wù)告警規(guī)則自學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于支持優(yōu)先級(jí)的智能化任務(wù)告警規(guī)則自學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括：構(gòu)建雙向特征提取網(wǎng)絡(luò)以采集任務(wù)運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述雙向特征提取網(wǎng)絡(luò)包含正向特征提取層和反向驗(yàn)證層，所述正向特征提取層獲取任務(wù)的運(yùn)行時(shí)長、資源占用率、執(zhí)行狀態(tài)和業(yè)務(wù)重要程度構(gòu)建實(shí)時(shí)特征矩陣，所述反向驗(yàn)證層基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)歷史告警數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到告警影響鏈路圖，將所述實(shí)時(shí)特征矩陣與所述告警影響鏈路圖進(jìn)行特征融合得到任務(wù)異常關(guān)聯(lián)模型；利用遷移學(xué)習(xí)算法將所述任務(wù)異常關(guān)聯(lián)模型與業(yè)務(wù)場(chǎng)景知識(shí)庫進(jìn)行遷移映射，生成考慮業(yè)務(wù)場(chǎng)景的任務(wù)優(yōu)先級(jí)量化指標(biāo)，并基于所述任務(wù)優(yōu)先級(jí)量化指標(biāo)構(gòu)建自適應(yīng)優(yōu)先級(jí)評(píng)分系統(tǒng)；基于所述任務(wù)異常關(guān)聯(lián)模型和所述自適應(yīng)優(yōu)先級(jí)評(píng)分系統(tǒng)訓(xùn)練告警規(guī)則生成器，所述告警規(guī)則生成器采用對(duì)抗性學(xué)習(xí)框架，其生成網(wǎng)絡(luò)持續(xù)產(chǎn)生告警規(guī)則候選集，其判別網(wǎng)絡(luò)基于所述告警影響鏈路圖評(píng)估所述告警規(guī)則候選集的有效性，通過對(duì)抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化告警規(guī)則的準(zhǔn)確性；將通過驗(yàn)證的告警規(guī)則與所述任務(wù)優(yōu)先級(jí)量化指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建具有差異化告警閾值的多級(jí)告警策略樹，所述多級(jí)告警策略樹的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)不同優(yōu)先級(jí)的告警觸發(fā)條件和響應(yīng)機(jī)制；啟動(dòng)增量學(xué)習(xí)引擎對(duì)任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，當(dāng)檢測(cè)到任務(wù)運(yùn)行指標(biāo)觸發(fā)所述多級(jí)告警策略樹中的告警條件時(shí)，所述增量學(xué)習(xí)引擎根據(jù)當(dāng)前告警場(chǎng)景動(dòng)態(tài)調(diào)整告警響應(yīng)策略，同時(shí)將告警處理過程中產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋至所述雙向特征提取網(wǎng)絡(luò)和所述告警規(guī)則生成器，實(shí)現(xiàn)告警規(guī)則的動(dòng)態(tài)優(yōu)化；基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制在多個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)間協(xié)同訓(xùn)練所述任務(wù)異常關(guān)聯(lián)模型，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)提升所述告警規(guī)則的泛化能力和適應(yīng)性。

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