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龙图腾网获悉成都精灵云科技有限公司申请的专利一种基于可视化泳道建模的业务数据处理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：CN121052142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511574729.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于可视化泳道建模的业务数据处理方法及系统是由晏东;谭美宁;邱礼胜;陈丽美;夏伟力设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可视化泳道建模的业务数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及可视化泳道建模技术领域，公开了一种基于可视化泳道建模的业务数据处理方法及系统，基于多源历史业务链数据训练图神经网络与Transformer融合的多任务预测模型，结合设计界面捕获的用户实时操作生成多组泳道布局与事件配置方案，经模拟评估筛选最优方案后可视化展示，最终依据用户反馈执行可视化泳道建模，通过自动化数据处理、高精度模型预测、实时交互优化与可视化建模，实现了业务链设计效率与质量的双重提升，同时，基于历史数据的模型预测避免了人工经验偏差，满足复杂装备研制对实时性、可靠性与资源效率的综合需求，为基于模型的系统工程在复杂装备领域的落地提供了高效技术支撑。

本发明授权一种基于可视化泳道建模的业务数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可视化泳道建模的业务数据处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：从多源系统中采集历史业务链设计数据，进行标准化处理与时序对齐，构建训练样本集；具体包括： S11：从Git版本控制系统中解析业务链设计文件的版本历史，提取泳道布局数据L，按版本号与时间戳组织为CSV格式数据；其中，所述泳道布局数据包括泳道ID、所属服务名称、服务类型、中心坐标、宽度及层级关系； S12：解析设计文件中的事件定义段，构建事件图谱，以服务操作为节点、事件关系为有向边，生成事件图谱数据G=V,E，将所述事件图谱数据G转化为邻接矩阵A与边特征矩阵E_feat； S13：从系统测试日志数据库中采集性能指标数据P；其中，所述性能指标数据P包括事件响应时间、丢包率、CPU占用率及内存使用量； S14：以设计版本的时间戳为基准，将泳道布局数据L、事件图谱数据G、性能指标数据P进行时序对齐，形成单一样本采用Z-score对单一样本进行标准化处理，获得训练样本集； S2：基于图神经网络与Transformer融合架构，构建多任务预测模型，通过组合损失函数和构建的训练样本集训练模型参数，获得具备泳道布局预测与事件配置能力的多任务预测模型；具体包括： S21：构建包含局部预测分支和事件配置分支的双分支神经网络架构； 其中，所述局部预测分支采用图注意力网络，输入层接收泳道布局数据L中提取出的泳道特征矩阵L_feat与空间邻接矩阵S，通过2层图注意力GAT学习泳道空间依赖关系，所述图注意力GAT的注意力头数为4，隐藏层维度为64，注意力权重的表达式为： 式中，表示泳道u的初始特征向量，表示线性变换矩阵，表示注意力权重向量，表示泳道u的邻域集合，表示向量拼接操作，表示泳道v的初始特征向量，表示泳道u的邻域集合中任意一个泳道，表示泳道的初始特征向量； 其中，所述事件配置分支采用Transformer解码器，输入层接收事件图谱数据G中提取出的节点特征矩阵V_feat与边特征矩阵E_feat，通过3层编码器学习事件关联模式，输出层通过Softmax激活函数输出事件类型概率分布； S3：通过设计界面的事件监听模块捕获用户实时操作，提取出所述用户实时操作中的服务元数据与画布状态特征，生成标准化输入向量； S4：将实时的标准化输入向量输入训练完成的多任务预测模型，生成多组泳道布局与事件配置优化方案，通过模拟评估筛选最优方案组； S5：将最优方案组以可视化形式叠加显示在设计画布上，记录用户反馈数据，根据所述用户反馈数据执行可视化泳道建模。

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