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龍圖騰網獲悉深圳市金地樓宇科技有限公司申請的專利一種融合多模態數據與主動學習的智能運維方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120198106B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510687250.5，技術領域涉及：G06Q10/20；該發明授權一種融合多模態數據與主動學習的智能運維方法是由薛躍榮設計研發完成，并于2025-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合多模態數據與主動學習的智能運維方法在說明書摘要公布了：本申請涉及智慧運維技術領域，公開了一種融合多模態數據與主動學習的智能運維方法，該方法包括：在目標運維區域部署分層級物聯網設備網絡，采集異構運維數據集并采用多個MCP協同的統一建筑運維服務框架生成運維特征數據集；將運維特征數據集及用戶反饋信息輸入深度學習意圖識別模型進行意圖識別和需求分析，得到結構化用戶需求數據和運維任務優先級排序；根據運維特征數據集和結構化用戶需求數據，對設備運行狀態進行實時評估，得到故障風險預警數據；通過代理式人工智能引擎進行自主決策分析，生成設備維修方案和資源調度方案，進而解決了傳統運維中故障預測單一模型適應性差、預測結果難以轉化為有效決策的問題。

本發明授權一種融合多模態數據與主動學習的智能運維方法在權利要求書中公布了：1.一種融合多模態數據與主動學習的智能運維方法，其特征在于，包括： 在目標運維區域部署分層級物聯網設備網絡，并通過差異化采集頻率采集環境參數數據、設備狀態數據、資源消耗數據和安防監測數據，對采集的數據進行預處理后通過自適應采樣頻率調整得到動態優化的數據采集結果，將數據采集結果與設備唯一標識碼關聯得到異構運維數據集； 構建所述異構運維數據集的建筑運維提示詞工程，并采用多個MCP協同的統一建筑運維服務框架生成運維特征數據集；所述提示詞工程將建筑設備狀態數據、環境參數和歷史運行記錄數據轉換為提示詞模版； 將所述運維特征數據集及用戶反饋信息輸入深度學習意圖識別模型進行意圖識別和需求分析，得到結構化用戶需求數據和運維任務優先級排序；具體包括：從多渠道收集包括手機APP反饋、語音助手交互、客服電話記錄和工單系統數據的用戶反饋信息，并將所述用戶反饋信息與所述運維特征數據集結合，得到多模態用戶需求數據集；將所述多模態用戶需求數據集中的文本類數據輸入深度學習意圖識別模型中的Mamba模型進行實體識別，得到實體標注數據；將所述實體標注數據輸入所述深度學習意圖識別模型中的LLM-Fine-Tuning模型進行意圖分類，得到意圖分類結果；基于所述意圖分類結果和所述實體標注數據進行實體關系圖譜構建，得到結構化知識網絡；根據所述結構化知識網絡和用戶歷史行為數據提取用戶表達與實際需求間的映射關系，得到結構化用戶需求數據，并基于所述結構化用戶需求數據進行緊急度評分計算，生成運維任務優先級排序； 根據所述運維特征數據集和所述結構化用戶需求數據，對設備運行狀態進行實時評估，得到故障風險預警數據； 將所述故障風險預警數據和所述運維任務優先級排序輸入代理式人工智能引擎進行自主決策分析，生成設備維修方案和資源調度方案。

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