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龙图腾网获悉江苏衡新数智科技有限公司申请的专利数据中心异常分析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：CN117272207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311310311.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权数据中心异常分析方法及系统是由张巍;邬青;张军设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据中心异常分析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数据中心异常分析方法及系统，本发明提供了一种数据中心运转异常的分析预测方法。首先，获取目标数据中心的运转数据。然后，将目标数据中心的运转数据加载至一个通过先验学习生成的异常分析预测网络中，此异常分析预测网络基于关联的数据中心运转数据和静态调度数据进行知识学习生成。通过该异常分析预测网络可以生成对应的运转异常类别。最后，依据确定的运转异常类别，确定异常诊断数据。此方法能够有效地分析和预测数据中心运转过程中可能出现的异常情况，为数据中心的管理和维护提供了有力支持。

本发明授权数据中心异常分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据中心异常分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标数据中心运转数据； 将所述目标数据中心运转数据加载至先验学习的异常分析预测网络中，生成所述异常分析预测网络确定的运转异常类别，所述异常分析预测网络根据关联的数据中心运转数据和静态调度数据进行知识学习生成的； 依据所述运转异常类别确定异常诊断数据； 所述异常分析预测网络包括自注意力单元和全连接输出单元，所述将所述目标数据中心运转数据加载至先验学习的异常分析预测网络中，生成所述异常分析预测网络确定的运转异常类别，包括： 将所述目标数据中心运转数据加载至所述自注意力单元中，生成所述自注意力单元确定的目标自注意力特征； 将所述目标自注意力特征加载至所述全连接输出单元中，生成所述全连接输出单元确定的运转异常类别； 所述异常分析预测网络的训练步骤，包括： 依据数据中心日志数据中联动的运行调度事件数据生成积极学习特征和消极学习特征，依据所述积极学习特征和所述消极学习特征生成模板学习数据； 依据所述模板学习数据，对初始化的异常分析预测网络进行参数更新，生成参数更新后的异常分析预测网络； 所述自注意力单元包括第一自注意力单元和第二自注意力单元，所述依据所述模板学习数据，对初始化的异常分析预测网络进行参数更新，生成参数更新后的异常分析预测网络，包括： 针对所述模板学习数据中的运行调度事件数据对，将所述运行调度事件数据对的静态调度事件加载至所述第一自注意力单元中，生成所述第一自注意力单元确定的目标静态自注意力特征，将所述运行调度事件数据对的动态调度事件加载至所述第二自注意力单元中，生成所述第二自注意力单元确定的目标动态自注意力特征； 依据所述目标静态自注意力特征和所述目标动态自注意力特征确定目标训练误差参数，以所述目标训练误差参数最小化为目标，对所述自注意力单元进行参数更新，生成参数更新后的自注意力单元； 依据参数更新后的自注意力单元对所述全连接输出单元进行参数更新，生成参数更新后的全连接输出单元； 所述运行调度事件数据对中包含多个动态调度事件，所述将所述运行调度事件数据对的动态调度事件加载至所述第二自注意力单元中，生成所述第二自注意力单元确定的目标动态自注意力特征，包括： 将各所述动态调度事件集成，生成集成数据中心运转数据； 将所述集成数据中心运转数据加载至所述第二自注意力单元中，生成所述第二自注意力单元确定的目标动态自注意力特征； 所述运行调度事件数据对中包含多个动态调度事件，所述将所述运行调度事件数据对的动态调度事件加载至所述第二自注意力单元中，生成所述第二自注意力单元确定的动态自注意力特征，包括： 分别将各所述动态调度事件加载至所述第二自注意力单元中，生成所述第二自注意力单元确定的各所述动态调度事件的动态自注意力特征； 将各所述动态调度事件的动态自注意力特征求和，生成所述目标动态自注意力特征； 所述第一自注意力单元和所述第二自注意力单元分别与所述全连接输出单元相连接，所述依据参数更新后的自注意力单元对所述全连接输出单元进行参数更新，生成参数更新后的全连接输出单元，包括： 针对所述模板学习数据中的静态调度数据，依据所述第一自注意力单元确定所述静态调度数据的静态自注意力特征； 依据所述静态自注意力特征和所述静态调度数据的异常类别构建目标异常学习模板数据； 依据所述目标异常学习模板数据，对初始化的全连接输出单元进行参数更新，生成参数更新后的全连接输出单元。

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