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龙图腾网获悉上海罗盘信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习数据架构分析的贯标评估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：CN120562416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510741526.3，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权一种基于深度学习数据架构分析的贯标评估方法及系统是由郝艳丰;林松;王邑生;彭佩设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习数据架构分析的贯标评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及大数据评估的技术领域，公开一种基于深度学习数据架构分析的贯标评估方法及系统，包括：基于深度学习技术训练获得识别大模型，通过识别大模型对大数据系统架构进行识别分析，获得大数据系统架构的架构变化数据；基于机器学习模型对大数据系统架构的架构变化数据进行评估，获得评估结果；获取大数据系统架构的监测指标，根据监测指标进行动态分析，获得动态分析结果；根据评估结果及动态分析结果对大数据系统架构进行贯标评估。本发明能够实现自动化的监控过程，进而能够实时捕获和分析大数据系统的架构变化，显著提高了监测效率，减少了人工监控所需的时间和资源，通过评估这些变化是否符合标准，为决策者提供及时的反馈。

本发明授权一种基于深度学习数据架构分析的贯标评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习数据架构分析的贯标评估方法，其特征在于，包括： 基于深度学习技术训练获得识别大模型，通过识别大模型对大数据系统架构进行识别分析，获得大数据系统架构的架构变化数据； 基于机器学习模型对大数据系统架构的架构变化数据进行评估，获得评估结果； 获取大数据系统架构的监测指标，根据监测指标进行动态分析，获得动态分析结果； 根据评估结果及动态分析结果对大数据系统架构进行贯标评估； 所述监测指标包括数据吞吐量及硬件运行数据； 所述动态分析的过程包括： 根据硬件运行数据判断系统运行状态； 根据数据吞吐量拟合出数量变化曲线，根据数量变化曲线及系统运行状态对吞吐量异常进行判断； 根据硬件运行数据判断系统运行状态的过程包括： 通过公式： ； ； 计算获得硬件运行数据的状态值Et，将状态值E与预设阈值Et进行比对，在状态值Et大于等于预设阈值Et时判断状态异常； 其中，N为硬件运行数据项数，j为正整数且j∈[1，N]，为t时间点第j项硬件运行数据的最大值，f为判断函数，当时，，否则，；为变化影响量，为预设固定时段，为第j项硬件运行数据的预警比例，为第j项硬件运行数据的影响系数，为点第j项硬件运行数据实时占用比例曲线，为点第j项硬件运行数据历史均值占用比例曲线； 根据数量变化曲线及系统运行状态对吞吐量异常进行判断的过程包括： 步骤一、获取数量变化曲线qt的导函数，判断是否存在对应的时间区间，为吞吐量变化速率标准范围下限值： 若存在对应的时间区间，则判断该时间区间的状态值是否存在状态异常： 若存在状态异常，则判断硬件问题导致吞吐量异常； 若不存在状态异常，则进行步骤二； 若不存在时间区间，则进行步骤二； 步骤二、通过公式： ； ； ； 计算获得当前时间点的吞吐量异常风险值rt，将吞吐量异常风险值rt与阈值r0进行比对，在rt≥r0时，判断吞吐量异常； 其中，为单位时间吞吐量标准范围中间值，为单位时间吞吐量标准范围上限值，为单位时间吞吐量标准范围下限值，为吞吐量变化速率标准范围中间值，为吞吐量变化速率标准范围上限值，为权重系数。

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