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龙图腾网获悉山东省大数据中心申请的专利基于概率传播推理的故障根因动态预测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：CN121167244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511704604.9，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于概率传播推理的故障根因动态预测方法及系统是由张荣光;任梦林;郭舜;王传芳;刘彭彭设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于概率传播推理的故障根因动态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于概率传播推理的故障根因动态预测方法及系统，涉及故障定位预测技术领域，包括：构建有向图结构，将每个节点均关联一个动态故障概率，构建故障状态表达体系；基于故障状态表达体系，计算并动态更新边权重，构建动态传播图模型；生成监控数据的故障发生概率，融合故障发生概率得到对齐后的统一概率数据；基于动态传播图模型，利用统一概率数据进行图上概率传播推理，确定最终根因，实现故障快速定位；引入基于强化学习的智能自愈与策略优化算法，自动生成修复策略并执行，同时通过在线学习不断优化决策，形成自我演进的安全运维体系。本公开实现系统故障的精准快速预测定位。

本发明授权基于概率传播推理的故障根因动态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于概率传播推理的故障根因动态预测方法，其特征在于，包括： 为各个组件建立全局唯一标识并获取其依赖关系； 基于所述依赖关系，定义节点类型并构建有向图结构，将每个节点均关联一个动态故障概率，构建故障状态表达体系； 基于故障状态表达体系，引入反映系统实时状态的动态因子，计算并动态更新边权重，构建动态传播图模型，包括： 将边表示为故障从一个节点向其他节点传播的路径； 边的权重为动态变量，由基于历史故障数据学习的结构权重与实时负载、调用或处理延迟共同决定； 设定时间段计算并动态更新边权重，构建动态传播图模型； 获取多维度监控数据，通过预定义的指标-概率映射函数将原始数据转换为标准化故障概率，并采用融合策略处理多源数据，得到对齐后的统一概率数据，包括： 采用基于概率化时间窗口的多源数据对齐方法，其通过时间窗口对齐、概率融合计算和置信度衰减机制，实现对多源监控数据的统一处理；所述监控数据存储于multi_source_data表，multi_source_data表的结构包含以下字段：资产编号event_id、源节点source_node、时间戳timestamp、状态status、原始数据raw_data、故障概率probability以及置信度confidence；其中，probability字段表示基于监控指标计算的监控数据中故障发生概率，其通过预定义的指标-概率映射函数生成； 基于所述动态传播图模型，利用所述统一概率数据进行图上概率传播计算，推演各个组件的故障概率，并提取根因候选集；引入关键重要度加权模型，对根因候选集进行多维度量化排序，根据排序结果预测定位最终根因； 所述引入关键重要度加权模型，对每个根因候选集进行多维度量化排序，根据量化排序结果，确定最终根因，包括： 引入关键重要度加权模型； 综合考虑割集概率、节点影响因子、数据源可信度因素，综合评价每个割集的根因可能性，实现对根因的精准排序； 根据关键重要度排序结果，选取排名前K的割集作为最终根因候选集，并采用验证机制进行确认； 引入基于强化学习的智能自愈与策略优化算法，基于最终根因自动生成修复策略并执行，同时通过在线学习不断优化决策，形成自我演进的运维闭环。

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