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龙图腾网获悉四川博大正恒信息技术有限公司申请的专利基于AI的维护记录数据的分析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：CN120086546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510586289.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于AI的维护记录数据的分析方法及系统是由孙海洋;王佳昊设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的维护记录数据的分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，提供一种基于AI的维护记录数据的分析方法及系统，通过获取目标终端设备的第一故障记录数据流并进行分割操作，得到第一待处理故障记录数据流和第二待处理故障记录数据流；将第一待处理故障记录数据流加载到故障前瞻推理网络中的时空特征融合组件进行多维度特征聚合，得到时空聚合特征数组；将第二待处理故障记录数据流和时空聚合特征数组加载到故障前瞻推理网络中的故障决策组件进行故障模式决策，得到目标终端设备在前瞻时间点对应的目标故障预测结果。本发明可以令故障前瞻推理网络对时间区间大的第一故障记录数据流进行准确处理，提高针对目标终端设备在前瞻时间点的目标故障预测结果预测的精度。

本发明授权基于AI的维护记录数据的分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的维护记录数据的分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标终端设备对应的第一故障记录数据流，所述第一故障记录数据流表征所述目标终端设备在第一运维监测周期的故障记录数据，是将目标终端设备在第一运维监测周期内的故障记录数据按照顺序排列而成的数据流； 对所述第一故障记录数据流进行分割操作，得到第一待处理故障记录数据流和第二待处理故障记录数据流； 将所述第一待处理故障记录数据流加载到故障前瞻推理网络中的时空特征融合组件进行多维度特征聚合，得到时空聚合特征数组； 将所述第二待处理故障记录数据流和所述时空聚合特征数组加载到所述故障前瞻推理网络中的故障决策组件进行故障模式决策，得到所述目标终端设备在前瞻时间点对应的目标故障预测结果；故障决策组件是一个解码器，用于根据输入的第二待处理故障记录数据流和时空聚合特征数组进行故障模式决策； 其中，所述对所述第一故障记录数据流进行分割操作，得到第一待处理故障记录数据流和第二待处理故障记录数据流，包括： 获取所述第一故障记录数据流的实际时间窗长，所述第一故障记录数据流的实际时间窗长表示第一故障记录数据流的数据流长度，所述第一故障记录数据流的实际时间窗长为数据流中最初的故障记录时刻和最新的故障记录时刻的时间差； 将所述第一故障记录数据流的实际时间窗长和预设分割系数进行相乘，得到分割乘积； 将所述分割乘积与所述第一故障记录数据流中最初故障时刻进行相乘，得到所述第一故障记录数据流对应的分割位置； 依据所述分割位置，将所述第一故障记录数据流中位于分割位置两侧的故障记录数据流分别作为所述第一待处理故障记录数据流和所述第二待处理故障记录数据流，其中，所述分割位置对应的故障记录数据属于所述第一待处理故障记录数据流，或者属于所述第二待处理故障记录数据流； 所述将所述第一待处理故障记录数据流加载到故障前瞻推理网络中的时空特征融合组件进行多维度特征聚合，得到时空聚合特征数组，包括： 依据所述故障前瞻推理网络中的目标动态衰减映射矩阵，索引所述第一待处理故障记录数据流中每个故障记录数据对应的时序衰减向量，得到所述第一待处理故障记录数据流对应的第一目标时序衰减向量，所述目标动态衰减映射矩阵包含不同的故障记录数据与目标时序衰减向量的对应情况； 依据所述第一待处理故障记录数据流中每个故障记录数据在所述第一待处理故障记录数据流中的时序分布情况，确定所述第一待处理故障记录数据流对应的第一目标分布定位向量； 对所述第一目标时序衰减向量和所述第一目标分布定位向量进行向量融合操作，得到时空融合输入特征数组； 将所述时空融合输入特征数组加载到所述时空特征融合组件中的时空特征聚合层进行多维度特征聚合，得到所述时空聚合特征数组，其中，时空特征融合组件是一个编码器，用于对输入的故障记录数据进行多维度特征聚合，完成数据的编码。

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