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龙图腾网获悉北京天云动力科技有限公司申请的专利基于智能化的机房运维管理自动化巡检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：CN121146218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511702483.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于智能化的机房运维管理自动化巡检系统是由逄敬文;吴育红;陈春海;李士玉;仇彦博;赵洁馨设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能化的机房运维管理自动化巡检系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于智能化的机房运维管理自动化巡检系统，属于智能化技术领域，包括多源数据融合处理模块、隐匿故障概率分布模块、故障根因分析模块、动态自适应基线生成模块、多元策略自治愈决策模块、协同控制执行模块和反馈优化模块，本发明通过构建多源数据融合、量子神经网络预测、图神经网络溯源、动态基线生成、强化学习决策、事务性调度执行及闭环优化的全链路智能体系，通过量子经典混合计算提升隐匿故障识别能力，结合因果图谱实现根因精确定位，并基于动态基线与强化学习策略库生成最优修复方案，最终通过事务性调度确保跨系统操作的可靠性，显著提高了故障预测准确率。

本发明授权基于智能化的机房运维管理自动化巡检系统在权利要求书中公布了：1.基于智能化的机房运维管理自动化巡检系统，其特征在于：包括多源数据融合处理模块、隐匿故障概率分布模块、故障根因分析模块、动态自适应基线生成模块、多元策略自治愈决策模块、协同控制执行模块和反馈优化模块； 所述多源数据融合处理模块通过非对称数据对齐实现多源异构数据的清洗与融合，同步完成时序特征提取，输出包含时序特征的实时数据流； 所述隐匿故障概率分布模块根据实时数据流，通过量子神经网络进行隐匿性故障识别，输出故障概率分布； 所述故障根因分析模块根据故障概率分布，进行基于图神经网络的因果路径溯源，定位并输出根因分析报告； 所述动态自适应基线生成模块根据根因分析报告，进行性能指标健康阈值的动态计算与调整，输出更新后的动态基线参数； 所述多元策略自治愈决策模块根据根因分析报告与更新后的动态基线参数，进行基于强化学习策略库的修复方案寻优，生成最优自治愈决策指令； 所述协同控制执行模块根据最优自治愈决策指令，进行跨系统原子操作的事务性调度与执行，并反馈执行结果报告； 所述反馈优化模块根据全链路的执行结果与系统状态数据进行优化； 所述隐匿故障概率分布模块，隐匿故障概率分布生成步骤：对量子态进行多次测量，统计各测量结果的频率分布，映射为故障概率分布，实现为： ， 在公式中，表示故障概率分布，B表示归一化因子，表示量子电路输出的概率振幅，表示校准强度系数，表示历史故障数据生成的参考量子态，k表示量子态的基矢； 所述故障根因分析模块，接收故障概率分布，定义节点集：每个节点表示设备组件，定义有向边集E：边表示组件u的故障导致组件v的故障，定义边赋予权重，因果关系图为，故障概率分布，，表示故障类型j的概率，对故障类型节点初始化特征向量，非故障类型组件节点初始化特征向量，将节点特征嵌入图中，形成初始特征矩阵； 所述故障根因分析模块，通过图神经网络进行消息传递机制聚合邻居节点信息，实现为： ， 在公式中，表示节点v在第层传播后的特征表示，表示激活函数，表示节点v的邻居集合，表示与v直接因果关系的节点，表示节点v的度数，表示第层的可学习权重矩阵，表示节点u在第层的特征表示，表示节点u的当前概率置信度，在传播过程中，对进行动态调整，传播后的节点特征，根据传播后的节点特征H，对每个故障类型j，从故障节点j出发，沿边反向遍历，筛选特征值的节点，作为候选根因节点，对候选根因节点，通过深度优先搜索提取从根因到故障的最短路径，形成因果链，选择路径概率最高的路径作为主因果路径，path表示从根因到故障的因果路径，根据根因组件、主因果路径及路径概率生成根因分析报告。

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