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龙图腾网获悉厦门嵘拓物联科技有限公司申请的专利基于动态模糊场景化的MOM软件质量优化方法和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：CN121233448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511793921.2，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权基于动态模糊场景化的MOM软件质量优化方法和系统是由王维龙;李小蒙;李建高设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态模糊场景化的MOM软件质量优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于动态模糊场景化的MOM软件质量优化方法和系统，包括从运行监控、用户交互、业务流程追踪多维度采集异构数据，清洗归一化后通过信息度量提取核心特征子集，结合系统负载等特征及核心特征表现定义运行场景，构建双层权重模型并动态调整，针对各场景建立特征与预设评价等级的模糊映射形成判断矩阵，权重与矩阵合成后按最大隶属度定质量等级，并基于评价结果生成软件配置、资源分配或工作流调整指令下发执行，实现闭环优化。该方法实现精准量化评估与自动化优化。

本发明授权基于动态模糊场景化的MOM软件质量优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态模糊场景化的MOM软件质量优化方法,其特征在于，包括： 从MOM系统运行监控、用户交互记录和业务流程追踪多个维度采集软件质量多源异构数据，经清洗和归一化处理得到标准化数据集，基于交互信息量作为特征相关性度量指标，从所述标准化数据集中提取与软件质量强相关的核心特征子集；所述交互信息量具体表达式如下： ； 其中，是标准化数据集中待筛选的单个特征变量，是特征变量X的具体取值，是质量等级变量，表示特征变量与质量目标变量之间的交互信息量，表示特征向量X取值为且质量等级变量取值为的联合概率分布，和分别表示特征变量X取x的边缘概率分布以及质量等级变量Y取y的边缘概率分布； 根据系统负载状态、用户行为模式、业务工作流特征及所述核心特征子集的不同表现模式，定义并划分软件运行场景，针对每个软件运行场景构建包含基础权重和动态权重的双层权重模型，结合历史经验与实时反馈完成权重动态调整；基于所述核心特征子集，结合专家标注的质量等级，构建结构化训练样本库；采用随机森林回归算法，通过特征重要性评分机制，计算核心特征子集中第个质量特征在第个场景下初始的基础权重； 针对所述核心特征子集中的每个质量特征，基于当前场景下的实时评估误差和场景变化信号，通过权重自适应更新机制调整所述基础权重，其更新公式如下： ； 其中，表示调整后的第个质量特征在场景下的动态权重；为自适应学习率参数，为当前场景下的评估误差，为基于实时场景切换信号和业务优先级规则库计算出的权重调整量； 将基础权重与动态权重合成，得到场景下核心特征子集中各质量特征的综合权重： ； 其中，表示第j个质量特征在场景s下的基础权重，表示第j个质量特征在场景s下的动态权重，表示质量特征总数； 所述自适应学习率参数采用退火策略，随着评估迭代次数的增加而逐渐减小，其更新规则为： ； 其中，表示第迭代时的学习率，为初始学习率，为衰减系数，为当前迭代次数，； 针对每个所述软件运行场景，建立核心特征子集中质量特征与预设评价等级的模糊映射关系以形成模糊判断矩阵，基于动态调整后的权重向量与对应的模糊判断矩阵进行合成运算，得到场景化质量综合评价向量并依据最大隶属度原则确定最终质量等级； 基于所述质量综合评价向量，生成针对软件配置、资源分配或工作流调整的优化指令，下发至MOM系统执行以实现软件质量闭环优化。

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