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龙图腾网获悉南京深度智控科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的运维工单管理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：CN120181537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510657044.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于人工智能的运维工单管理方法及系统是由李辉;常晓敏设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的运维工单管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的运维工单管理方法及系统，涉及人工智能与运维管理技术领域，包括构建CNN模型，使用PPO算法优化策略网络和价值网络，通过多任务学习与梯度更新优化模型参数，输出设备故障概率和推荐动作，生成JSON工单，基于经典GBDT的框架，使用量子决策树进行分裂增益计算，并通过量子蒙特卡洛方法优化损失函数，迭代构建量子决策树，输出候选调度方案。本发明使用CNN模型结合PPO算法优化工单的生成，增强了故障预测和动作推荐的准确性和时效性，将量子机器学习引入工单调度建模，通过量子决策树和量子蒙特卡洛优化机制，提升了调度的多目标适应能力。

本发明授权一种基于人工智能的运维工单管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的运维工单管理方法，其特征在于：包括， 收集多模态数据，生成多模态工单数据包，构建CNN模型，使用PPO算法优化策略网络和价值网络，通过多任务学习与梯度更新优化模型参数，输出设备故障概率和推荐动作，生成JSON工单； 使用IBMQiskit框架进行量子态的转换，基于经典GBDT的框架，使用量子决策树进行分裂增益计算，并通过量子蒙特卡洛方法优化损失函数，迭代构建量子决策树，输出候选调度方案； 通过模拟退火算法对当前优化目标函数值进行微小扰动，输出最优调度方案； 通过IMS生成任务指令，并进行执行，存储收集和分析产生的多模态数据； 所述多模态数据，包括阀门压力值、阀门图像以及语音数据； 构建CNN模型，收集历史多模态数据，使用EfficientNet-B0进行阀门图像特征的提取，通过全局平均池化，生成阀门图像特征向量； 通过时间序列分析技术提取阀门压力值的特征，生成阀门压力值特征向量，使用DistilBERT编码日志文本，生成文本特征向量； 将阀门图像特征向量、文本特征向量以及阀门压力值特征向量通过注意力机制进行融合，生成多模态特征向量； 基于价值网络设定奖励函数，计算奖励值，通过PPO算法优化策略网络和价值网络，计算故障类别对当前状态的好坏值和当前时间t和时间t-1的策略概率比值； 对量子态数据集施加参数化量子门，计算每对技术员-任务单元的分裂增益，使用量子测量提取分裂增益； 使用量子蒙特卡洛方法将初始残差编码为残差量子态，通过量子电路模拟随机游走，调整均方误差损失函数的期望值。

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