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龙图腾网获悉江苏博云科技股份有限公司申请的专利融合时间衰减因子的组件风险预测方法、系统及存储介质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：CN121304309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511851930.2，技术领域涉及：G06Q40/00；该发明授权融合时间衰减因子的组件风险预测方法、系统及存储介质是由花磊;金伟;朱加玉;梁赞文设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合时间衰减因子的组件风险预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种融合时间衰减因子的组件风险预测方法、系统及存储介质，包括解析组件交互关系建立节点集合与边集合，引入时间衰减因子构建时间衰减加权的组件依赖关系图；对节点及其关联边进行动态图结构特征分析与时序建模，通过提取节点的多层邻域特征、构建时间序列行为模型并计算结构滞后系数，生成图特征集合；引入业务权重进行多层依赖融合与权重动态调节得到加权融合后的图特征集合；构建风险预测输入矩阵，将构建的风险预测输入矩阵输入预设的风险预测模型，模型输出各组件的风险预测分值及风险等级。本申请能够显著提升复杂系统中组件风险预测的准确性和时效性。

本发明授权融合时间衰减因子的组件风险预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合时间衰减因子的组件风险预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于组件运行日志与依赖记录解析交互关系，建立节点集合与边集合，并引入时间衰减因子构建时间衰减加权的组件依赖关系图； 基于所述时间衰减加权的组件依赖关系图，对节点及其关联边进行动态图结构特征分析与时序建模，通过提取节点的多层邻域特征、构建时间序列行为模型并计算结构滞后系数，生成能够反映组件结构演化与时序依赖特性的图特征集合，包括： 对组件依赖关系图中的每个节点，以多跳邻居为分析对象，计算每个节点在不同邻域层级的聚合活跃度、邻居数量、依赖出入度及中心性指标，并生成描述节点局部结构和全局结构的特征矩阵； 对生成的特征矩阵和聚合活跃度进行时序分析，建立每个节点的时间序列行为模型，计算节点在不同时间窗口内的时序中心性、活跃度变化率以及依赖出入度变化，生成动态稳定性描述符； 基于节点动态稳定性描述符与节点活跃度时间序列，计算节点的结构滞后系数，依据节点自身行为惯性与邻域响应时延的关系量化节点的动态响应特征，并将结构滞后系数引入边权更新过程中，对边权进行非线性动态修正，生成反映节点时序行为特性与结构依赖变化的时间敏感型图特征集合； 综合节点自身的惯性特征、自身与邻居之间的响应时延、以及邻域活跃度波动情况，定义结构滞后系数： 其中，为节点对邻域变化的最大响应时延；为节点自身行为惯性时间尺度；为邻域聚合活跃度的变异系数；为节点的度值；为全图平均度值；均为调节参数； 引入业务权重对生成的图特征集合进行多层依赖融合与权重动态调节，得到加权融合后的图特征集合； 基于所述加权融合后的图特征集合构建风险预测输入矩阵，对节点的结构特征、时序行为特征及业务权重特征进行多维融合，形成统一的风险特征表征； 将构建的风险预测输入矩阵输入预设的风险预测模型，模型输出各组件的风险预测分值及风险等级。

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