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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于因果图的代价最小必要因故障根因定位方法、系统及计算机可读存储介质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：CN118798346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410779047.6，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权一种基于因果图的代价最小必要因故障根因定位方法、系统及计算机可读存储介质是由蔡瑞初;陈浠;刘跃群;孙光冬;陈薇;陈炳丰设计研发完成，并于2024-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果图的代价最小必要因故障根因定位方法、系统及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于因果图的代价最小必要因故障根因定位方法、系统及计算机可读存储介质。包括以下步骤：初始化参数配置神经网络；接收因果图和对应数据集，将数据集分成测试数据集和训练数据集，利用测试数据集初始化干预数据；利用训练数据集按预设方法构建并训练编码器和解码器；分批将测试数据集中的数据转换成掩码，与测试数据自身拼接后输入到编码器中进行编码，得到编码后的数据；将编码后的数据与利用干预数据计算出的掩码拼接后输入到解码器中进行反事实过程，得到反事实目标结果；利用所述结果按预设方法计算出系统的最小代价必要因。本发明将搜索问题表述为连续优化问题，将方法封装在统一的似然函数中，为任务提供端到端框架。

本发明授权一种基于因果图的代价最小必要因故障根因定位方法、系统及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于因果图的代价最小必要因故障根因定位方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：利用初始化参数配置神经网络；接收预设场景因果图和采集对应的数据集，将所述数据集划分成测试数据集和训练数据集，利用测试数据集初始化干预数据； 其中，数据集包括以下一种或多种：系统正常运行时间百分比，CPU使用率，内存使用率，网络延迟和服务响应时间； S2：利用所述训练数据集根据预设方法构建并训练编码器和解码器； S3：分批将测试数据集中的数据转换成掩码，与测试数据集中自身数据拼接后输入到编码器中进行编码，得到编码后的数据； S4：将所述编码后的数据与利用干预数据计算出的掩码拼接后输入到解码器中进行反事实过程，得到反事实目标结果； S5：利用所述反事实目标结果按预设方法计算出最小代价必要因； 其中，计算出最小代价必要因的步骤包括： S5.1：利用所述反事实目标结果按预设公式计算代价必要性概率，表达式为： 其中，由代价函数和必要性概率两部分组成，代价函数由专家先验的代价系数，干预向量和修改的变量个数组成，n表示原因变量的个数，修改的变量个数等于干预向量中的非零元素个数，代价函数的具体形式为： 在连续且多变量情况下把必要性概率被定义为反事实结果在目标值上的概率密度，必要性概率的具体形式为： 其中概率密度函数表示为，表示解码器输出的反事实结果的均值和方差，与一同由解码器给出，将代价函数和必要性概率结合得到代价必要性概率的公式，表示为： 。

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