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龙图腾网获悉银座集团股份有限公司申请的专利一种基于计算机的多平台信息化建设系统及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：CN120804213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510904955.8，技术领域涉及：G06F16/27；该发明授权一种基于计算机的多平台信息化建设系统及方法是由梁超设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机的多平台信息化建设系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于计算机的多平台信息化建设系统及方法，解决现有多平台数据同步不及时、格式不兼容等问题。系统含实时数据捕获模块，通过数据库事务日志监听实时生成数据变更事件；智能路由决策模块结合规则与机器学习优化传输路径；数据转换适配模块利用动态模板匹配实现格式与接口自动适配；冲突检测与解决模块基于版本控制和优先级判定保障数据一致性；数据同步执行模块按优化路径传输数据，监控管理模块实时监测全流程。方法包括数据捕获、路由决策、格式转换、同步执行及监控反馈。该方案提升数据同步效率与准确性，降低多平台集成运维成本，适用于企业、政务等多场景信息化建设。

本发明授权一种基于计算机的多平台信息化建设系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机的多平台信息化建设系统，其特征在于，包括实时数据捕获模块、智能路由决策模块、数据转换适配模块、冲突检测与解决模块、数据同步执行模块和监控管理模块，所述实时数据捕获模块用于实时监测各业务平台的数据变化，且实时数据捕获模块在各平台数据库的事务日志中设置数据变更监听点，一旦检测到数据插入、更新或删除操作，立即捕获相关数据变化信息，并生成包含操作类型、数据对象、时间戳的关键信息的数据变更事件； 所述智能路由决策模块根据数据变更事件的属性和目标平台的特点，运用基于规则和机器学习相结合的路由决策算法，预先设定数据流向的基础规则，同时通过机器学习对历史数据同步路径和效率进行分析，动态优化路由决策，选择最优的数据传输路径；所述智能路由决策模块具体的实施逻辑如下： 数据变更事件接收与解析：智能路由决策模块接收来自实时数据捕获模块的数据变更事件，数据变更事件包含但不限于操作类型、数据对象、时间戳关键属性信息；对这些信息进行解析，提取出用于路由决策的关键要素，记数据变更事件为，其中表示事件的第个属性； 基础规则匹配：预先设定数据流向的基础规则库，每条规则表示为一个条件-结果对，即；其中是由数据变更事件属性构成的条件表达式；为对应的传输路径决策结果；将解析后的数据变更事件属性与规则库中的规则进行匹配，若存在满足条件的规则，则直接获取对应的传输路径，完成路由决策； 机器学习预测辅助决策：若在基础规则库中未找到匹配规则，则启动路径预测模型进行辅助决策，且路径预测模型输出结果需与规则库中的约束条件交叉验证；具体的，采用历史数据训练好的路径预测模型，将数据变更事件的属性作为模型输入，记输入向量为，其中对应数据变更事件的属性经过特征工程处理后的值，模型通过内部的计算和权重参数，输出各传输路径的概率分布，其中表示数据传输至第条路径的概率，且； 路径优化与调整：在确定初步传输路径后，结合历史数据同步过程中的路径选择、传输时间、成功率数据对路径进行优化；计算当前路径的综合评估指标，其计算公式为，其中为历史数据中该路径的平均传输时间，为传输成功率，其中为过去24小时内该路径的成功传输次数总传输次数，为路径的复杂度，为权重系数，根据业务需求进行设定，且；若存在其他路径的综合评估指标更优，则对传输路径进行调整，选择最优路径作为最终的数据传输路径； 路由信息生成与发送：确定最终的数据传输路径后，智能路由决策模块生成包含源平台信息、目标平台信息、传输路径等内容的路由信息，并将该路由信息与数据变更事件一同发送至数据转换适配模块，以便后续进行数据格式转换和传输； 基于历史数据训练好的路径预测模型，其具体实施步骤如下： 步骤1、数据预处理与特征工程： 从历史数据同步日志中提取特征，构建样本集，其中每个输入样本是一个时序序列，由个时间步组成：，每个时间步特征向量包含： 数据变更事件属性：操作类型；数据对象类型；时间戳特征；源平台ID和目标平台ID候选集；历史同步性能指标：平均延迟、成功率和吞吐量；目标变量是最佳传输路径ID，其中最佳传输路径ID从候选集中选择； 步骤2、改进LSTM模型架构设计： 基础LSTM层：处理时序输入，捕获长期依赖关系：，其中是隐藏状态，是当前输入，是上一时刻隐藏状态； 注意力机制层：对LSTM输出加权，突出关键时间步：，，其中是注意力权重，是可训练参数，其中为“注意力偏好向量”，权重矩阵为对进行特征加权，用于调整激活函数的偏移量，避免所有落入激活函数的饱和区；为是计算每个时间步的“注意力得分”； 上下文向量： 路径概率输出层：，其中是各候选路径的概率分布，是输出层参数； 步骤3、模型训练优化 损失函数设计：针对多平台数据同步的特点，损失函数中融入路径成功率和延迟指标，具体的，损失函数采用类别交叉熵：，其中是样本的真实路径标签的one-hot编码，是预测概率，为训练样本数量，为数据流向路径的不同类别数量，其中优化器采用Adam算法; 步骤4、融合规则约束的训练过程： 引入规则一致性损失项：，其中为规则匹配样本集合，是规则指定的路径概率分布，是平衡系数； 总损失函数为：； 步骤5、预测与决策过程： 输入当前数据变更事件特征序列；路径预测模型输出路径概率分布；选择概率最高的路径作为预测结果；其中为输入向量的特征值； 所述数据转换适配模块对不同平台的数据格式和接口规范，采用动态模板匹配的数据转换算法，构建丰富的数据格式模板库，当接收到数据变更事件时，根据源平台和目标平台的数据格式，自动匹配相应模板进行数据格式转换和接口适配，使数据在不同平台间准确传输； 所述冲突检测与解决模块在数据同步过程中，运用基于版本控制和优先级判定的冲突检测与解决算法，为每个数据对象分配版本号，当多个平台对同一数据对象进行操作时，通过比较版本号和预设的操作优先级，自动解决数据冲突，保证数据的一致性； 所述数据同步执行模块用于按照智能路由决策模块确定的路径和数据转换适配模块处理后的数据，将数据同步至目标平台，并记录同步结果； 所述监控管理模块实时监控整个数据同步过程，对各模块的运行状态、数据同步进度和异常情况进行监测和预警，用于管理员进行管理和维护。

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