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龙图腾网获悉四川志恒工程管理咨询有限公司申请的专利建设工程造价数据容灾方法及容灾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：CN119938405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510020626.7，技术领域涉及：G06F11/14；该发明授权建设工程造价数据容灾方法及容灾管理系统是由刘江设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本建设工程造价数据容灾方法及容灾管理系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种建设工程造价数据容灾方法及容灾管理系统，通过初始化神经网络对样例建设工程造价数据序列中的多个候选数据进行容灾备份预测，生成训练容灾备份分配空间数据。通过比较预测数据与标注数据确定全局网络学习误差，从而筛选出有效样例数据进行网络参数学习，得到训练后的容灾备份模型。该方法能够准确高效地对建设工程造价数据进行容灾备份处理，提高了数据容灾的精准度和效率，确保了建设工程造价数据的安全性和可靠性。在实际应用中，利用训练后的容灾备份模型对待处理的建设工程造价数据集进行容灾备份处理，有效避免了数据丢失或损坏的风险。

本发明授权建设工程造价数据容灾方法及容灾管理系统在权利要求书中公布了：1.一种建设工程造价数据容灾方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样例建设工程造价数据序列和初始化神经网络；所述样例建设工程造价数据序列中包括多个候选样例建设工程造价数据；每个所述候选样例建设工程造价数据携带容灾备份分配空间数据标注数据； 依据所述初始化神经网络分别对每个候选样例建设工程造价数据进行容灾备份预测，生成每个候选样例建设工程造价数据的训练容灾备份分配空间数据； 针对每个所述候选样例建设工程造价数据，依据所述训练容灾备份分配空间数据和所述容灾备份分配空间数据标注数据确定全局网络学习误差，并依据各所述候选样例建设工程造价数据的全局网络学习误差从所述样例建设工程造价数据序列中提取有效样例建设工程造价数据； 依据所提取的有效样例建设工程造价数据对所述初始化神经网络进行网络参数学习，输出训练后的容灾备份模型； 获取待进行数据容灾处理的建设工程造价数据集，依据所述训练后的容灾备份模型，并根据所述预测容灾备份分配空间数据对所述建设工程造价数据集进行容灾备份处理； 所述初始化神经网络包括两个或者两个以上； 所述依据所述初始化神经网络分别对每个候选样例建设工程造价数据进行容灾备份预测，生成每个候选样例建设工程造价数据的训练容灾备份分配空间数据，包括： 将每个所述候选样例建设工程造价数据分别加载到多个初始化神经网络，生成每个所述候选样例建设工程造价数据对应于各个初始化神经网络的训练容灾备份分配空间数据； 针对每个所述候选样例建设工程造价数据，所述依据所述训练容灾备份分配空间数据和所述容灾备份分配空间数据标注数据确定全局网络学习误差，包括： 依据对应于每个所述初始化神经网络的所述训练容灾备份分配空间数据和所述容灾备份分配空间数据标注数据，确定对应于每个所述初始化神经网络的第一网络学习误差； 依据对应于各所述初始化神经网络的所述第一网络学习误差，确定所述候选样例建设工程造价数据的所述全局网络学习误差。

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