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龙图腾网获悉绍兴鸿脉科技有限公司申请的专利基于自动化规则的资产筛选与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：CN119962996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510046207.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于自动化规则的资产筛选与管理方法及系统是由李世炜;朱学鑫;王永吉;李沈阳;陈建旭;董瑞;徐嘉瑞;陈鹏宇;吴旭鑫;徐东海;钟东波;于颖;卓剑平;石磊;马壮壮;金明星;王琼设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自动化规则的资产筛选与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自动化规则的资产筛选与管理方法及系统，利用蒙特卡洛模拟算法对资产管理项目进行价值评估与资源管理。该方法首先获取资产管理列表数据和历史数据，采用蒙特卡洛模拟对历史数据进行价值评估，并获取资源消耗情况。根据资源负载评估管理难度，若负载过高，构建价值影响概率分布模型，并确定历史数据特征对资产价值的影响权重。通过构建价值路径模拟决策树，并根据容忍度确定模拟次数，对每个资产管理项目进行模拟分析，最终生成资产筛选与管理策略。本发明能够提高资产管理决策的效率与准确性，优化资源配置，具有较高的实用价值和推广前景。

本发明授权基于自动化规则的资产筛选与管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自动化规则的资产筛选与管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取资产管理列表数据，根据所述资产管理列表数据获取每个资产管理项目的历史数据，引入蒙特卡洛模拟算法对每个资产管理项目的历史数据进行价值评估，获取价值评估过程中的资源消耗情况数据； 根据所述资源消耗情况数据评估对资产管理列表进行管理的资源负载情况，若资源负载大于预设值，获取历史数据的数据特征，构建价值影响概率分布模型，具体为： 根据所述资源消耗情况数据获取每项资源消耗情况数据对目标资产管理系统的运行负载权重信息，根据所述运行负载权重信息对所述资源消耗情况数据进行资源负载评估，得到目标资产管理系统对资产管理列表进行管理的资源负载情况； 将所述资源负载情况与预设值进行对比，若资源负载大于预设值，将所述历史数据构建数据矩阵，将所述数据矩阵进行标准化处理，计算标准化处理的数据矩阵的协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量； 将所述特征值从大到小进行排序，选取前k个特征值对应的特征向量构建投影矩阵，将所述标准化处理的数据矩阵与投影矩阵相乘，得到历史数据的数据特征； 根据所述历史数据计算每个数据特征的均值和方差，根据所述均值和方差构建数据特征的概率密度函数； 根据所述概率密度函数构建每个数据特征对资产价值的价值影响概率分布模型； 根据所述价值影响概率分布模型确定历史数据的数据特征对资产管理项目的价值影响权重，构建蒙特卡洛模拟算法对资产管理项目进行估值的价值模拟路径决策树，根据所述价值影响权重对所述决策树进行分析，确定蒙特卡洛模拟算法对资产管理项目进行估值的若干模拟路径，具体为： 根据所述价值影响概率分布模型对每个数据特征的概率密度函数进行积分操作，计算每个数据特征在不同数值下的取值概率值； 基于贝叶斯公式计算每个数据特征的条件熵，基于信息熵权重法对所述取值概率值和条件熵进行计算，得到每个数据特征的信息熵，根据所述信息熵确定每个数据特征的信息增益，根据所述信息增益确定每个历史数据特征对资产管理项目的价值影响权重； 根据初始价格模拟路径构建蒙特卡洛模拟算法对资产管理项目进行估值的价值模拟路径决策树，基于所述价值影响权重对决策树中每个节点进行影响权重限定，对影响权重限定后的决策树计算每条分支路径的综合权重信息； 基于K均值聚类算法计算所述决策树中每条分支路径之间欧几里得距离，根据所述欧几里得距离评估分支路径之间的相似度，根据所述相似度对每条分支路径进行聚类操作，得到聚类结果； 根据所述综合权重信息将每类聚类结果综合权重最高的分支路径作为优选价值模拟路径，根据所述优选价值模拟路径确定蒙特卡洛模拟算法对资产管理项目进行估值的若干模拟路径； 获取目标资产管理系统对资产价值评估准确性的容忍度，根据所述容忍度确定蒙特卡洛模拟算法对所述模拟路径的模拟次数； 将所述模拟路径和模拟次数作为蒙特卡洛模拟算法的模拟参数对每个资产管理项目进行价值路径模拟，根据价值路径模拟对资产管理项目进行筛选和管理，得到资产管理策略。

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