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龙图腾网恭喜超网实业(成都)股份有限公司申请的专利基于多维数据驱动的智能厂务运维管理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：CN119963175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510451054.8，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于多维数据驱动的智能厂务运维管理系统是由黄文彬;游亚平;周铁;马文浩;赖俊秀;熊代军;林虹清;赵飞;刘均;陈芳设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维数据驱动的智能厂务运维管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多维数据驱动的智能厂务运维管理系统，涉及智能运维管理技术领域，包括，知识图谱构建模块，基于厂务运维特征，通过RDF标准格式，构建厂务运维知识图谱；模型构建模块，基于深度强化学习模型和长短期记忆网络模型，构建智能运维预测模型；故障风险值预测模块，基于厂务运维知识图谱，通过智能运维预测模型，获取故障风险预测值；风险评估与预警模块，基于故障风险预测值，生成预警通知并制定维护措施。本发明通过整合多维数据采集与预处理、智能特征提取、知识图谱构建以及融合深度强化学习和长短期记忆网络的智能运维预测模型，从而显著提高了工厂运营的效率和可靠性。

本发明授权基于多维数据驱动的智能厂务运维管理系统在权利要求书中公布了：1.基于多维数据驱动的智能厂务运维管理系统，其特征在于：包括， 数据采集与预处理模块，收集多维厂务运维数据，并对多维厂务运维数据进行预处理； 特征提取模块，基于预处理后的多维厂务运维数据，通过自然语言处理技术和主成分分析算法进行特征提取，获取厂务运维特征； 知识图谱构建模块，基于厂务运维特征，通过RDF标准格式，构建厂务运维知识图谱； 模型构建模块，基于深度强化学习模型和长短期记忆网络模型，构建智能运维预测模型； 故障风险值预测模块，基于厂务运维知识图谱，通过智能运维预测模型，获取故障风险预测值，具体如下： 基于转化为时序数据格式的厂务运维知识图谱，通过长短期记忆网络模型处理时间序列数据，结合深度强化学习模型基于厂务运维知识图谱，捕捉厂务运维中的复杂动态关系； 基于复杂动态关系，利用多维数据驱动的方式获取各时间点的故障风险预测值，表达式为： ； 其中，表示时间点的故障风险预测值，表示深度强化学习模型的权重，表示DRL模型基于时间点的厂务运维知识图谱和时间点的厂务运维状态输出的预测值，表示长短期记忆网络模型的权重，表示LSTM模型基于时间点到时间点的转化为时序数据格式的厂务运维知识图谱输出的初步预测值，表示时间段长度，表示时间点的运维反馈数据，表示时间点的索引变量； 风险评估与预警模块，基于故障风险预测值，生成预警通知并制定维护措施。

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