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龙图腾网获悉中智四川经济技术合作有限公司申请的专利业务外包智能监理方法、系统、设备及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：CN121256233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511332092.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权业务外包智能监理方法、系统、设备及介质是由曾彦;胡弘昊;吴迪;姚松荣;史春;白代林;颜志浩设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本业务外包智能监理方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了业务外包智能监理方法、系统、设备及介质，涉及智能监理的技术领域，所述方法包括：获取各个监理节点的目标业务时序数据，基于业务IMF分量预测模型，并根据所述当前业务时序数据确定所述各个监理节点的预测业务时序数据；对于每一监理节点，根据所述目标业务时序数据和所述预测业务时序数据确定横向特征矩阵；对于每一监理节点，基于所述监理节点和下一监理节点之间的数据关系模型，并根据所述业务时序预测数据确定所述下一监理节点的关联业务时序数据，且根据所述关联业务时序数据和所述预测业务时序数据确定纵向特征矩阵；基于监理模型，并根据所述横向特征矩阵和所述纵向特征矩阵生成监理结果。本申请具有监理准确性的效果。

本发明授权业务外包智能监理方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.业务外包智能监理方法，其特征在于，包括： 获取各个监理节点的目标业务时序数据，基于业务IMF分量预测模型，并根据所述目标业务时序数据确定所述各个监理节点的预测业务时序数据； 对于每一监理节点，根据所述目标业务时序数据和所述预测业务时序数据确定横向特征矩阵，其中，所述横向特征矩阵用于表示单一监理节点在当前时间节点和未来时间节点的数据变化特征； 对于每一监理节点，基于所述监理节点和下一监理节点之间的数据关系模型，并根据所述预测业务时序数据确定所述下一监理节点的关联业务时序数据，且根据所述关联业务时序数据和所述预测业务时序数据确定纵向特征矩阵，其中，所述纵向特征矩阵用于表示相邻监理节点的在未来时间节点的数据差异特征； 基于监理模型，并根据所述横向特征矩阵和所述纵向特征矩阵生成监理结果，所述监理结果用于表示单一监理节点的异常性和相邻监理节点的异常关联性，所述监理模型包括输入层、隐藏层和输出层； 所述业务IMF分量预测模型的生成步骤，包括： 获取历史业务时序数据，通过时间序列交叉验证的方式，对所述历史业务时序数据进行划分，得到初始训练集和初始测试集； 基于遗传算法，对所述初始训练集和所述初始测试集中的数据进行EMD分解，得到分解训练集和分解测试集； 对所述分解训练集和所述分解测试集进行特征和标签构建，得到第一监督学习集和第二监督学习集，其中，所述第一监督学习集包括第一输入特征数据和第一标签数据，所述第一输入特征数据包括第一IMF分量，所述标签数据为未来D天的第一业务时序数据，所述第二监督学习集包括第二输入特征数据和第二标签数据，所述第二输入特征数据包括第二IMF分量，所述标签数据为未来D天的第二业务时序数据； 基于RF模型，并根据所述第一监督学习集和第二监督学习集构建业务IMF分量预测模型； 所述根据所述目标业务时序数据和所述预测业务时序数据确定横向特征矩阵的步骤，包括： 对所述目标业务时序数据进行矩阵化处理，得到目标业务时序矩阵，其中，所述目标业务时序矩阵的行用于表示时间点，所述目标业务时序矩阵的列用于表示第一数据维度； 对所述预测业务时序数据进行矩阵化处理，得到预测业务时序矩阵，其中，所述预测业务时序矩阵的行用于表示所述时间点，所述预测业务时序矩阵的列用于表示第一数据维度； 对于同一监理节点，对所述监理节点对应的所述目标业务时序矩阵和对应的所述预测业务时序矩阵进行矩阵减法运算，得到横向差异矩阵； 对所述横向差异矩阵进行矩阵归一化处理，得到第一归一化矩阵； 获取所述第一数据维度的第一权重，并根据所述第一权重对所述第一归一化矩阵进行加权差异处理，得到横向特征矩阵； 所述根据所述关联业务时序数据和所述预测业务时序数据确定纵向特征矩阵的步骤，包括： 对所述关联业务时序数据进行矩阵化处理，得到关联业务时序矩阵，其中，所述关联业务时序数据的行用于表示所述时间点，所述关联业务时序数据的列用于表示第二数据维度； 对于每一监理节点，对所述监理节点对应的目标业务时序矩阵和所述监理节点的所述下一监理节点的关联业务时序矩阵进行矩阵减法运算，得到纵向差异矩阵； 对所述纵向差异矩阵进行矩阵归一化处理，得到第二归一化矩阵； 获取所述第二数据维度的第二权重，并根据所述第二权重对所述第二归一化矩阵进行加权差异处理，得到纵向特征矩阵。

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