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龙图腾网获悉深圳市钛锋智能有限公司申请的专利时序数据库信息存储与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：CN119003613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411036469.0，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权时序数据库信息存储与管理系统是由乔宝琛;袁子斌设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本时序数据库信息存储与管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了时序数据库信息存储与管理系统，包括：数据接收模块，用于接收来自不同数据源的时序数据，并将其转换为统一的格式；数据存储模块，用于将转换后的时序数据存储在数据库中，并按照时间序列进行排序；数据查询模块，用于根据用户的查询请求，从数据库中检索相应的时序数据，并以图表或表格的形式展示给用户；数据管理模块，用于对数据库中的时序数据进行增删改查操作；数据分析处理模块，用于对接收的时序数据进行清洗、去重和缺失值处理等预处理操作。本发明通过其模块化设计和先进的数据处理技术，为企业提供了一个强大、灵活且高效的工具，用于管理、分析和预测时序数据，从而支持更好的业务决策和运营优化。

本发明授权时序数据库信息存储与管理系统在权利要求书中公布了：1.时序数据库信息存储与管理系统，其特征在于，包括： 数据接收模块、数据存储模块、数据查询模块、数据管理模块； 数据分析处理模块，用于对接收的时序数据进行清洗、去重和缺失值处理等预处理操作，以及对存储的时序数据进行统计分析、趋势预测和异常检测等分析操作，所述数据分析处理模块建立预测模型进行数据的分析处理，具体流程为： 1）明确需要解决的业务问题或分析目标，制定针对问题的数据分析计划； 2）根据分析需求确定所需数据的范围和类型，从指定来源获取数据； 3）根据分析目的构建适用的预测模型，并训练模型；所述预测模型根据特征的重要性和相关性进行选择，以减少模型复杂度和避免过拟合，利用损失函数对权重的偏导数来指导权重的更新，表达式为： ； 其中，η是学习率，是损失函数关于当前权重的偏导数，E是损失函数，w是网络中的任一权重； 所述预测模型采用反向传播算法进行训练，首先计算输出层的误差，然后逐层逆向传播至输入层，对于每一层，算法计算每个神经元对总误差的贡献，并据此调整权重，若神经元j的输入为netj，输出为oj，误差为δj，权重为wji，表达式为： ； 式中，δj是根据神经元的类型和激活函数来计算的； 4）将分析结果通过报表、图表、可视化界面等形式展现，根据业务反馈调整分析模型和流程，持续监控分析效果并进行迭代优化； 所述预测模型在训练中，采用非线性函数使得模型能够捕捉复杂的数据特征，表达式为： ； 式中，σx表示Sigmoid函数的输出，是一个值域在0到1之间的实数，x是输入到Sigmoid函数的实数值，e是自然对数的底数，−x表示输入值的相反数，1+e−x是分母部分，确保了分式的结果会映射到0到1之间； 所述预测模型中，采用损失函数衡量神经网络的预测值与实际值之间的差异，表达式为： ； 式中，M是类别数量，yc是真实标签，是预测输出，log是以自然常数e为底的对数函数； 上式计算过程为： 对于每个类别c，计算真实标签yc和预测概率的乘积； 对该乘积取对数； 将所有这些值相加，得到最终的损失E。

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