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龙图腾网获悉国政通科技有限公司申请的专利一种智能化的机房运维管理方法及装置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：CN120047136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510526912.0，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种智能化的机房运维管理方法及装置是由陈放;汪陆生;刘代群设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化的机房运维管理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种智能化的机房运维管理方法及装置，涉及机房运维管理技术领域。所述方法包括：获取文本数据、屏幕截图图像、拍摄图像及时间序列数据；将文本数据、屏幕截图图像、拍摄图像及时间序列数据分别输入至复杂多模态多任务混合神经网络及故障类型用随机森林模型从而获取第一设备故障类型信息、第一设备剩余寿命预测信息、第一维修优先级排序信息以及第二设备故障类型信息；将时间序列数据及文本数据输入至剩余寿命支持向量回归模型从而获取第二设备剩余寿命预测信息；通过第一设备故障类型信息以及第二设备故障类型信息获取最终设备故障类型信息；通过第一设备剩余寿命预测信息以及第二设备剩余寿命预测信息获取最终剩余寿命预测信息。

本发明授权一种智能化的机房运维管理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种智能化的机房运维管理方法，其特征在于，所述智能化的机房运维管理方法包括： 获取待监控设备的文本数据、屏幕截图图像、拍摄图像以及时间序列数据；其中，所述时间序列数据包括CPU使用率、内存占用率、磁盘IO速度、网络流量、设备部件的工作温度、电源供应的稳定性指标、振动和噪音水平； 获取经过训练的复杂多模态多任务混合神经网络； 获取经过训练的故障类型用随机森林模型、经过训练的剩余寿命支持向量回归模型； 将所述待监控设备的文本数据、屏幕截图图像、拍摄图像以及时间序列数据输入至所述复杂多模态多任务混合神经网络，从而获取第一设备故障类型信息、第一设备剩余寿命预测信息以及第一维修优先级排序信息； 将所述待监控设备的文本数据、屏幕截图图像、拍摄图像以及时间序列数据输入至经过训练的故障类型用随机森林模型从而获取第二设备故障类型信息； 将所述时间序列数据以及文本数据输入至经过训练的剩余寿命支持向量回归模型从而获取第二设备剩余寿命预测信息； 通过第一设备故障类型信息以及第二设备故障类型信息获取最终设备故障类型信息； 通过第一设备剩余寿命预测信息以及第二设备剩余寿命预测信息获取最终剩余寿命预测信息； 所述复杂多模态多任务混合神经网络包括特征提取层、交互式融合层、多任务学习层； 所述特征提取层包括文本特征提取层、图像特征提取层、时间序列特征提取层；其中，文本特征提取层用于提取文本数据的文本特征；所述图像特征提取层用于提取屏幕截图图像以及拍摄图像的图像特征；所述时间序列特征提取层用于提取时间序列数据的时间序列特征； 所述交互式融合层包括初级融合层、中级融合层、超图融合层以及融合全连接层，其中，所述初级融合层用于将文本特征、图像特征以及时间序列特征融合成初级特征；所述中级融合层通过模态间注意力机制将初级特征进行自注意力计算从而获取中级融合特征；所述超图融合层将中级融合特征拆分成多个子特征，并通过子特征构建超图特征；所述融合全连接层用于将中级融合特征以及超图特征融合从而形成最终融合特征； 多任务学习层包括共享层以及任务层，所述共享层用于接收所述最终融合特征，并提取所述最终融合特征的通用特征表示；所述任务层包括故障类型任务模块、剩余寿命预测任务模块以及维修优先级模块，故障类型任务模块用于根据所述通用特征表示输出第一设备故障类型信息；所述剩余寿命预测任务模块用于根据所述通用特征表示输出第一设备剩余寿命预测信息；所述维修优先级模块用于根据所述通用特征表示输出第一维修优先级排序信息。

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