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龙图腾网获悉中国电子技术标准化研究院((工业和信息化部电子工业标准化研究院)(工业和信息化部电子第四研究院))申请的专利基于人工智能的文档转换服务稳定性优化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：CN121144274B 。

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：202511693414.1，技术领域涉及：G06F16/178；该发明授权基于人工智能的文档转换服务稳定性优化方法及系统是由陈亚军;张程;李腾设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的文档转换服务稳定性优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的文档转换服务稳定性优化方法及系统，获取包含服务进程运行数据、资源占用数据及转换任务处理数据的实时运行状态数据集合，经特征提取得到服务运行状态特征集合，再调用预训练的服务异常溯源模块识别异常模式，生成含异常类型标识及异常关联特征的结果，基于该结果调用对应服务适配模型并调整参数，生成服务稳定性调控策略，将策略输入执行控制模块执行，得到服务运行参数调整结果，最后依据调整结果更新服务适配模型的训练样本集合，迭代优化生成优化后的服务适配模型，本发明通过多环节协同，实现对文档转换服务稳定性的全面优化，提升服务性能与可靠性。

本发明授权基于人工智能的文档转换服务稳定性优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的文档转换服务稳定性优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取文档转换服务的实时运行状态数据集合，对所述实时运行状态数据集合进行特征提取处理，得到服务运行状态特征集合，所述实时运行状态数据集合包含服务进程运行数据、资源占用数据及转换任务处理数据； 调用预训练的服务异常溯源模块对所述服务运行状态特征集合进行异常模式识别处理，生成服务异常模式识别结果，所述服务异常模式识别结果包含异常类型标识及异常关联特征； 基于所述服务异常模式识别结果调用对应的服务适配模型，对所述服务适配模型进行参数调整处理，生成服务稳定性调控策略，所述服务稳定性调控策略包含资源分配方案及任务调度规则； 将所述服务稳定性调控策略输入文档转换服务的执行控制模块，执行所述服务稳定性调控策略，得到服务运行参数调整结果； 基于所述服务运行参数调整结果更新所述服务适配模型的训练样本集合，对所述服务适配模型进行迭代优化处理，生成优化后的服务适配模型； 所述调用预训练的服务异常溯源模块对所述服务运行状态特征集合进行异常模式识别处理，生成服务异常模式识别结果，包括： 将所述服务运行状态特征集合输入服务异常溯源模块的特征分层单元，按照数据来源及关联关系对所述服务运行状态特征集合进行分层处理，得到基础特征层及关联特征层，所述基础特征层包含单一类型数据对应的特征，即分别对应服务进程运行数据、资源占用数据、转换任务处理数据的独立特征，所述关联特征层包含不同类型数据间的关联特征，即服务进程运行数据与资源占用数据的关联特征、资源占用数据与转换任务处理数据的关联特征、服务进程运行数据与转换任务处理数据的关联特征； 对所述基础特征层中的每个特征进行异常阈值比对处理，通过预设的特征正常范围区间，筛选出超出该特征正常范围区间的特征作为基础异常特征，对所述关联特征层中的每个关联特征进行关联度分析处理，通过计算关联特征的标准化关联强度值，筛选出标准化关联强度值超出正常关联范围的特征作为关联异常特征； 将所述基础异常特征及所述关联异常特征输入服务异常溯源模块的模式匹配单元，调用预设的异常模式库，将所述基础异常特征与标准基础异常特征进行逐一比对，将所述关联异常特征与标准关联异常特征进行逐一比对，所述异常模式库中存储多种历史服务异常对应的标准异常特征集合，每种标准异常特征集合均包含标准基础异常特征及标准关联异常特征； 基于比对结果计算当前异常特征与各标准异常特征集合的匹配程度，根据匹配程度最高的标准异常特征集合确定对应的异常类型标识，所述异常类型标识用于区分不同类型的服务异常，同时从所述基础异常特征及所述关联异常特征中提取与所述异常类型标识直接相关的特征，作为异常关联特征； 将所述异常类型标识及所述异常关联特征按照预设格式进行整合，生成服务异常模式识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子技术标准化研究院((工业和信息化部电子工业标准化研究院)(工业和信息化部电子第四研究院))，其通讯地址为：100007 北京市东城区安定门东大街1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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