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龙图腾网获悉中国软件与技术服务股份有限公司申请的专利基于人工智能的全栈应用系统性调优方法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：CN121301174B 。

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：202511870784.8，技术领域涉及：G06F11/362；该发明授权基于人工智能的全栈应用系统性调优方法是由李剑;赵宇飞;陈强;杨若晗;马炜利设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的全栈应用系统性调优方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于人工智能的全栈应用系统性调优方法，包括：通过智能探针实现全链路数据采集；数据预处理；将预处理后的数据输入专业化模型体系，识别内存泄漏风险，对硬件指标与应用性能指标进行关联分析，定位根因问题；生成动态调优策略，生成优化参数并注入目标系统；建立标准化反馈数据采集机制，每隔预定时间采集关键性能指标，通过对比调优前后关键性能指标波动评估调优结果。本发明可实现系统性能的智能化、动态化、跨层级协同优化。

本发明授权基于人工智能的全栈应用系统性调优方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的全栈应用系统性调优方法，其特征在于，包括下述步骤： 步骤S1：通过智能探针实现全链路数据采集； 步骤S2：将步骤S1所采集的数据进行数据预处理； 步骤S3：将预处理后的数据输入专业化模型体系，识别内存泄漏风险，对硬件指标与应用性能指标进行关联分析，定位根因问题； 其中，专业化模型体系包括基于长短期记忆的JVM内存预测模型以及融合NUMA架构特征的性能归因模型：基于长短期记忆的JVM内存预测模型用于通过历史内存波动数据训练时序预测能力，根据预处理后的数据提前识别内存泄漏风险；融合NUMA架构特征的性能归因模型用于将硬件指标与应用性能指标进行关联分析，定位根因问题；硬件指标包括访存效率、缓存命中率及CPU利用率； 步骤S4：整合步骤S3的结果，通过层级分类存储架构的动态策略库进行动态调优，生成动态调优策略，生成优化参数并注入目标系统；层级分类存储架构按照系统抽象层次划分调优规则集合，包括应用层策略以及基础层策略； 应用层策略聚焦业务逻辑优化，包含缓存失效时间调整、连接池大小配置； 基础层策略针对硬件与操作系统级优化，涵盖NUMA内存亲和性配置、CPU核心绑定； 步骤S5：建立标准化反馈数据采集机制，每隔预定时间采集关键性能指标，通过对比调优前后关键性能指标波动评估调优结果。

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