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龙图腾网获悉武汉吧哒科技股份有限公司申请的专利业务状态预测方法、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：CN121029545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511565041.X，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权业务状态预测方法、装置、电子设备及存储介质是由魏军;周高登;陈力设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本业务状态预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种业务状态预测方法、装置、电子设备及存储介质，该系统包括：获取系统的日志历史数据集和每一日志的初始观测概率；构建初始隐马尔可夫模型；根据向前算法模块、初始观测概率和模型初始参数计算任一日志观测序列的观测异常概率，得到日志的异常概率分布结果；对异常概率分布结果进行加权融合，根据加权后的异常概率分布结果确定系统的业务状态序列长度；获取系统的初始业务状态；根据维特比算法模块、模型初始参数和业务状态序列长度，对初始业务状态进行回溯分析，得到系统的目标业务状态序列；通过目标隐马尔可夫模型将故障恢复和干预从事后补救提前到事中乃至事前，提升系统的维护能力和业务连续性保障能力。

本发明授权业务状态预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种业务状态预测方法，其特征在于，包括： 获取系统的日志历史数据集和每一日志的初始观测概率，所述初始观测概率是通过所述历史数据集进行分析得到的所述日志在零时刻的观测状态的概率； 构建初始隐马尔可夫模型，并将所述日志历史数据集输入至所述初始隐马尔可夫模型，迭代计算并确定所述初始隐马尔可夫模型的模型初始参数，根据所述模型初始参数确定目标隐马尔可夫模型，所述目标隐马尔可夫模型包括向前算法模块和维特比算法模块； 根据所述向前算法模块、所述初始观测概率和所述模型初始参数计算任一日志观测序列的观测异常概率，得到日志的异常概率分布结果； 对所述异常概率分布结果进行加权融合，根据加权后的异常概率分布结果确定所述系统的业务状态序列长度，所述业务状态序列长度是指一个业务实体在生命周期中经历的不同状态的数量总和；所述系统包括多种日志；分别获取每种日志的权重以及所有日志在某一时刻的所述异常概率分布结果；将每种日志的权重以及该种日志的异常概率分布结果进行加权计算，确定所有日志在某一时刻的日志权值，并根据所有时刻的所述日志权值确定日志权值序列；获取预设的目标时间，并根据所述预设的目标时间在所述日志权值序列中的时刻值确定所述业务状态序列长度； 获取所述系统的初始业务状态； 根据所述维特比算法模块、所述模型初始参数和所述业务状态序列长度，对所述初始业务状态进行回溯分析，得到所述系统的目标业务状态序列，所述模型初始参数包括初始状态概率向量、状态转移概率矩阵和观测概率矩阵；根据所述初始业务状态、所述初始状态概率向量、所述状态转移概率矩阵和所述观测概率矩阵，计算所述系统在第一时刻的业务状态概率，并确定业务状态概率最大值对应的业务状态为第一时刻的目标业务状态；根据所述第一时刻的目标业务状态、所述初始状态概率向量、所述状态转移概率矩阵和所述观测概率矩阵，迭代递归计算所述系统在第二时刻的业务状态概率，并确定业务状态概率最大值对应的业务状态为第二时刻的目标业务状态，直至得到与所述业务状态序列长度相等的多个时刻的目标业务状态；将所述第一时刻的目标业务状态、第二时刻的目标业务状态以及与所述业务状态序列长度相等的多个时刻的目标业务状态按照时间顺序排列，得到所述目标业务状态序列。

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