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龍圖騰網獲悉南京深度智控科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的運維工單管理方法及系統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：CN120181537B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510657044.X，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于人工智能的運維工單管理方法及系統是由李輝;常曉敏設計研發完成，并于2025-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的運維工單管理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能的運維工單管理方法及系統，涉及人工智能與運維管理技術領域，包括構建CNN模型，使用PPO算法優化策略網絡和價值網絡，通過多任務學習與梯度更新優化模型參數，輸出設備故障概率和推薦動作，生成JSON工單，基于經典GBDT的框架，使用量子決策樹進行分裂增益計算，并通過量子蒙特卡洛方法優化損失函數，迭代構建量子決策樹，輸出候選調度方案。本發明使用CNN模型結合PPO算法優化工單的生成，增強了故障預測和動作推薦的準確性和時效性，將量子機器學習引入工單調度建模，通過量子決策樹和量子蒙特卡洛優化機制，提升了調度的多目標適應能力。

本發明授權一種基于人工智能的運維工單管理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的運維工單管理方法，其特征在于：包括， 收集多模態數據，生成多模態工單數據包，構建CNN模型，使用PPO算法優化策略網絡和價值網絡，通過多任務學習與梯度更新優化模型參數，輸出設備故障概率和推薦動作，生成JSON工單； 使用IBMQiskit框架進行量子態的轉換，基于經典GBDT的框架，使用量子決策樹進行分裂增益計算，并通過量子蒙特卡洛方法優化損失函數，迭代構建量子決策樹，輸出候選調度方案； 通過模擬退火算法對當前優化目標函數值進行微小擾動，輸出最優調度方案； 通過IMS生成任務指令，并進行執行，存儲收集和分析產生的多模態數據； 所述多模態數據，包括閥門壓力值、閥門圖像以及語音數據； 構建CNN模型，收集歷史多模態數據，使用EfficientNet-B0進行閥門圖像特征的提取，通過全局平均池化，生成閥門圖像特征向量； 通過時間序列分析技術提取閥門壓力值的特征，生成閥門壓力值特征向量，使用DistilBERT編碼日志文本，生成文本特征向量； 將閥門圖像特征向量、文本特征向量以及閥門壓力值特征向量通過注意力機制進行融合，生成多模態特征向量； 基于價值網絡設定獎勵函數，計算獎勵值，通過PPO算法優化策略網絡和價值網絡，計算故障類別對當前狀態的好壞值和當前時間t和時間t-1的策略概率比值； 對量子態數據集施加參數化量子門，計算每對技術員-任務單元的分裂增益，使用量子測量提取分裂增益； 使用量子蒙特卡洛方法將初始殘差編碼為殘差量子態，通過量子電路模擬隨機游走，調整均方誤差損失函數的期望值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京深度智控科技有限公司，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市江北新區星火路17號創智大廈A座6層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。