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龙图腾网获悉先进操作系统创新中心(天津)有限公司申请的专利一种融合多模态知识库的监控故障分析方法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：CN120407272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510926189.5，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种融合多模态知识库的监控故障分析方法是由陈磊;高巍;方亮亮;刘润禅;梅俊杰设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多模态知识库的监控故障分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障分析技术领域，具体提供一种融合多模态知识库的监控故障分析方法，包括采集监控故障日志的原始数据，进行预处理并存储；对获取的监控故障日志的原始数据进行数据清洗与特征抽取；基于清洗后的数据构建可检索的知识库；当系统触发告警时，通过动态路由机制执行混合检索；对多种检索结果进行聚合生成可执行的修复方案；通过人工反馈迭代优化决策流程；持续优化知识库与诊断模型，形成闭环迭代机制。通过上述方案，提升故障诊断的精准度与响应效率。

本发明授权一种融合多模态知识库的监控故障分析方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多模态知识库的监控故障分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集监控故障日志的原始数据，进行预处理并存储； S2：对获取的监控故障日志的原始数据进行数据清洗与特征抽取； S3：基于清洗后的数据构建可检索的知识库； S4：当系统触发告警时，通过动态路由机制对知识库执行混合检索； S5：对混合检索反馈的多种检索结果进行聚合生成可执行的修复方案； S6：针对生成的可执行的修复方案，通过人工反馈迭代优化决策流程； S7：通过人工反馈的迭代优化决策流程，持续优化知识库与诊断模型，形成闭环迭代机制； 所述步骤S4包括： 基于轻量级TextCNN模型预训练故障分类器，故障分类器用于输出故障类型概率； 获取当前触发告警时的监控故障目标数据，包括告警信息和设备上下文； 将监控故障目标数据输入到预训练的故障分类器中，使其输出故障类型概率； 判断故障类型概率，若最高概率大于0.8，匹配预设的动态路由机制检索策略，否则，启动混合检索； 所述预设的动态路由机制检索策略包括： 对于错误码明确、有标准解决方案的简单问题，直接查询技术文档； 对于多设备关联、需推理的复杂问题，当具体为设备拓扑问题时，采用KG检索，当具体为历史案例依赖时，采用工单+日志检索，当具体为实时诊断需求时，采用监控+日志检索； 对于未知问题，使用HyDE生成假设性查询，采用混合检索； 所述混合检索包括： a.结合日志时间戳与设备拓扑优化BM25评分，从日志BM25索引中检索出预设排名的候选段落，日志时间戳即通过时间衰减因子对旧日志降权，=BM25q,d·，其中，=0.01，Δt为当前时间与日志时间的差值，设备拓扑即，若日志设备与当前故障设备存在依赖关系，得分增加=+β·TopoLinkScore，其中，β=0.2，TopoLinkScore为设备拓扑关联度； b.使用BGE-M3计算Query与候选段落相似度，保留预设排名的数据； c.加载微调的MiniLM-L6-v2模型，综合BM25评分、向量相似度、知识图谱检索的交叉编码器进行加权排序，计算最终得分final_score=0.2bm25+0.3cos_sim+0.5cross_score，输出预设排名的数据。

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