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龙图腾网获悉北京科杰科技有限公司申请的专利基于多模态大模型的数据中台智能运维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：CN120912010B 。

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：202511431799.4，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于多模态大模型的数据中台智能运维方法及系统是由朱建勇;王根设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的数据中台智能运维方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于多模态大模型的数据中台智能运维方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括获取多模态数据构建知识图谱，基于节点特征和连接权重扩展知识图谱，匹配相似场景识别历史决策信息，生成并评估决策方案集合，选择最优方案并通过强化学习优化生成新决策方案，最后执行运维操作并记录结果。该方法实现了数据中台运维的智能化决策和自我优化，提高了运维效率和准确性。

本发明授权基于多模态大模型的数据中台智能运维方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态大模型的数据中台智能运维方法，其特征在于，包括： 获取数据中台运维场景中的多模态数据，基于所述多模态数据构建知识图谱的节点特征，提取所述多模态数据的场景特征；基于所述场景特征构建知识图谱的节点关系，并分析所述节点之间的关联强度，构建节点间的连接权重； 利用所述节点特征和所述连接权重扩展知识图谱，并基于所述场景特征对所述知识图谱中的相似场景进行匹配，识别与当前场景相关的历史决策信息；将所述场景特征和所述历史决策信息共同输入知识图谱的推理模块，生成决策方案集合，并针对所述决策方案集合计算其执行效果评分； 基于所述执行效果评分选择最优决策方案，将所述最优决策方案的执行结果作为强化学习算法的奖励信号，动态调整所述推理模块，包括： 基于决策方案的执行效果评分的结果构建决策排序值，根据所述决策排序值计算多个神经元的相位差构建相位同步矩阵，利用所述相位同步矩阵对不同振荡模式特征进行协同映射得到所述决策方案对应的神经振荡模式预测值，将所述决策排序值通过所述相位同步矩阵与所述神经振荡模式预测值进行协同映射得到决策综合评价值，基于所述决策综合评价值选取最优决策方案； 将所述最优决策方案的实际执行结果与所述决策综合评价值进行比对构建即时奖励值，基于所述相位同步矩阵计算神经振荡同步性变化值，将所述即时奖励值通过所述相位同步矩阵与所述神经振荡同步性变化值进行协同映射得到补偿奖励值，对所述补偿奖励值进行时序累积得到累积奖励值，将所述累积奖励值输入强化学习算法作为奖励信号； 基于所述强化学习算法计算推理模块参数的梯度值，根据所述相位同步矩阵计算所述推理模块参数与目标神经振荡模式之间的约束差值，利用所述梯度值与所述推理模块参数的历史更新值进行协同映射动态调整推理模块；基于调整后的所述推理模块，利用所述强化学习算法对所述最优决策方案进行优化，生成新的决策方案； 采用所述新的决策方案生成运维操作指令，按照预设的执行流程执行所述运维操作指令，记录决策方案的执行过程和执行结果。

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