买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜浙江权重数据科技有限公司申请的专利一种资金与项目同进程的全生命周期管理应用系统及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：CN119740988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510240667.7，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种资金与项目同进程的全生命周期管理应用系统及方法是由马戈设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种资金与项目同进程的全生命周期管理应用系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种资金与项目同进程的全生命周期管理应用系统及方法，具体涉及项目管理技术领域，用于解决现有技术中资金分配与项目进度多层级结构缺乏耦合一致性管理的问题，通过将项目进度划分为子项目层、工作包层和任务层三个层级，生成各层级的项目进度数据集和对应的资金分配层级数据，并通过映射管理实现多层级数据同步，利用分级聚合算法分析资金与项目进度之间的耦合关系，生成同步状态数据；通过差异性分析算法检测资金与进度状态不一致的层级，并基于概率分布和传播路径分析识别异常层级节点，对异常状态的资金与进度数据进行校准，动态更新项目全生命周期的管理状态，有效提升了资金与项目进度的同步效率。

本发明授权一种资金与项目同进程的全生命周期管理应用系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种资金与项目同进程的全生命周期管理应用方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将项目进度划分为子项目层、工作包层和任务层三个层级，并基于各层级的实际执行情况，生成每个层级对应的项目进度数据集；子项目层的数据集包括每个子项目的当前进度、状态和预计完成时间；工作包层的数据集包括每个工作包的完成比例、资源使用情况和任务的完成情况；任务层的数据集包括每个任务的执行时间、状态及完成质量；S2：基于项目进度数据集，生成对应的资金分配层级数据，并将资金分配层级与项目进度层级进行映射；根据子项目层的分配规则计算每个子项目的预算分配并记录在子项目层资金数据表中，子项目层资金数据表包括子项目标识、子项目名称、预算金额和分配比例；在每个子项目预算范围内按照工作包层的规则计算每个工作包的预算分配，生成工作包层资金数据表，工作包层资金数据表包括工作包标识、所属子项目标识、工作包名称、预算金额和分配比例；根据任务层规则细化每个工作包的预算，将其进一步分配到各个任务中，生成任务层资金数据表，任务层资金数据表包括任务标识、所属工作包标识、任务名称、预算金额、任务资源需求量和任务完成时间；S3：通过分级聚合算法分析资金分配数据与项目进度数据之间的耦合关系，生成各层级的资金与项目进程的同步状态数据，具体为：从层级映射表中提取资金分配数据与项目进度数据，按照子项目层、工作包层和任务层分别标记每层级的特征字段；将资金分配数据与项目进度数据按层级整合为特征矩阵，每行表示层级单元，每列表示资金分配值和项目进度值；基于特征矩阵，按照子项目层、工作包层和任务层的重要性和资源分配情况，制定分级聚合算法的权重分配规则，其中，权重分配规则中的权重的计算公式如下：；其中，表示第个层级单元对第个特征字段的权重值；是第个层级单元的资源分配量；是第个特征字段的优先级系数，表示特征字段的重要性；特征字段包括资金分配特征字段和项目进度特征字段；通过分级聚合算法对各层级的资金分配数据与项目进度数据进行综合分析，计算资金分配数据与项目进度数据在每一层级的耦合强度，其中，耦合强度的计算公式为：；其中，是第个层级单元的耦合强度值，表示特征矩阵中第行第列的元素，是特征字段的数量；基于耦合强度计算结果，生成每一层级的资金与项目进程同步状态数据，记录同步性标识和耦合强度数值；其中，同步性标识的标识逻辑为：若某层级单元的耦合强度值大于其对应的预设阈值，则标记为同步，否则标记为非同步；S4：通过差异性分析算法检测资金与进度耦合关系中的异常状态，标记资金分配状态与项目进度状态不一致的层级；S5：对于资金分配状态与项目进度状态不一致的层级，通过层级节点的资金分配字段和项目进度字段的概率分布对节点状态和传播路径进行分析，识别异常层级节点，具体为：基于层级节点的资金分配字段和项目进度字段的概率分布，计算每个节点的熵增速率；其中，熵增速率的获取逻辑为：计算节点的初始熵值：；其中，表示第个层级节点的初始熵值，表示第个层级节点资金或进度字段取值为第种状态的概率，表示第个层级节点资金或进度字段可能取值的总种类数，表示层级网络中某个节点的编号，表示资金分配字段或项目进度字段的取值状态编号；模拟第个层级节点的资金分配字段或项目进度字段状态的变化，并重新计算其熵值；熵增速率的计算公式如下：；其中，表示第个层级节点的熵增速率，表示第个层级节点状态变化后的熵值，表示状态变化的时间间隔；对每个节点的熵增速率进行传播分析，评估其对直接相邻节点和间接关联节点的不确定性扩散程度，计算传播路径风险累积影响值；其中，计算传播路径风险累积影响值的逻辑为：按照层级网络的拓扑结构，将节点之间的关联关系整理为相邻矩阵，基于相邻矩阵，将熵增速率较高的层级节点作为传播源，对于第个层级节点至第个层级节点的传播路径，计算传播强度：；其中，表示从第个层级节点传播到第个层级节点的传播强度，表示第个层级节点与第个层级节点之间的关联权重，表示层级网络中层级节点的直接相邻节点的编号；对直接相邻节点，计算其熵值变化幅度并记录为直接传播效应；对间接关联节点，累计其所有上游节点的传播强度，计算传播路径风险累积影响值：；其中，是第个层级节点的传播路径风险累积影响值，表示第个层级节点的所有上游节点集合；根据熵增速率和传播路径风险累积影响值，识别异常层级节点，异常层级节点包括核心异常节点和次级异常节点；其中，识别核心异常节点为筛选熵增速率高于其对应的预设阈值的层级节点，将其标记为核心异常节点；对传播路径中的层级节点，根据其传播路径风险累积影响值进行筛选，选取传播路径风险累积影响值显著高于平均水平的层级节点作为次级异常节点；S6：对标记的异常层级节点、异常状态中的项目进度数据和资金分配数据进行校准。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江权重数据科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区五常街道溪沁街258号2幢5层501-502室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。