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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利服务器的故障预测方法、装置、电子设备及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：CN121029479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511569842.3，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权服务器的故障预测方法、装置、电子设备及存储介质是由孙志民设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本服务器的故障预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种服务器的故障预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及服务器技术领域，包括：通过构建组件依赖图，明确指出了组件间的依赖关系，使得故障预测过程能够更准确地识别故障传播的路径。而基于服务器组件的运行状态序列确定状态特征向量，则能够捕捉各组件在目标周期内的运行状态变化，这有助于提高对复杂故障模式的识别能力。此外，通过动态调整组件依赖图中节点之间的连接权重形成目标依赖图模型，最后，基于目标依赖图模型确定的故障预测结果，能够明确指出服务器中可能存在的异常组件，充分参考了组件之间的依赖关系，提高了获取到的故障预测结果的准确性，进而解决了对服务器进行故障预测的结果准确性较低的问题。

本发明授权服务器的故障预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种服务器的故障预测方法，其特征在于，包括： 基于目标服务器的硬件拓扑结构建组件依赖图，其中，所述组件依赖图中包括多个互相连接的节点，所述节点用于指示所述目标服务器中的一个服务器组件，所述节点之间的连接关系用于指示多个所述服务器组件之间的依赖关系； 根据所述目标服务器中至少一个所述服务器组件各自的运行状态序列中高频采样的性能指标输入时间卷积网络，并通过多层因果膨胀卷积提取至少一个所述服务器组件各自的瞬时异常特征向量，其中，所述运行状态序列用于指示所述服务器组件的运行状态在目标周期内的变化情况； 根据所述目标服务器中至少一个所述服务器组件各自的运行状态序列中低频采样的健康参数输入序列建模单元，并结合历史状态偏移累积机制计算组件老化程度指标，输出至少一个所述服务器组件各自的缓慢退化特征向量； 将第一组件的所述瞬时异常特征向量和缓慢退化特征向量进行融合，得到所述第一组件的综合健康向量，其中，所述综合健康表征用于指示所述第一组件在不同时间尺度下的运行状态变化，至少一个所述服务器组件包括所述第一组件； 根据至少一个所述综合健康向量确定所述组件依赖图中多个节点之间的连接权重，得到目标组件依赖图，其中，所述连接权重用于指示故障状态在多个所述服务器组件之间进行状态传播的路径； 基于所述目标组件依赖图，确定故障预测结果，其中，所述故障预测结果用于指示多个所述服务器组件中的至少一个异常组件。

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