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龙图腾网恭喜北京科杰科技有限公司申请的专利基于支持优先级的智能化任务告警规则自学习方法及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：CN119441832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510026462.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于支持优先级的智能化任务告警规则自学习方法及系统是由高海玲;高经郡;唐永茂设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于支持优先级的智能化任务告警规则自学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于支持优先级的智能化任务告警规则自学习方法及系统，涉及智能化技术领域，包括构建双向特征提取网络采集任务运行数据，并结合历史告警数据生成任务异常关联模型。利用迁移学习算法将该模型与业务场景知识库进行迁移映射，生成任务优先级量化指标，并构建自适应优先级评分系统。基于该模型和评分系统训练告警规则生成器，生成多级告警策略树，实现差异化告警。增量学习引擎实时监控任务状态，动态调整告警响应策略并反馈数据以优化规则。采用联邦学习机制协同训练模型，提升告警规则泛化能力和适应性，从而实现更精准、高效的任务告警，降低误报率，提高运维效率。

本发明授权基于支持优先级的智能化任务告警规则自学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于支持优先级的智能化任务告警规则自学习方法，其特征在于，包括：构建双向特征提取网络以采集任务运行数据，所述双向特征提取网络包含正向特征提取层和反向验证层，所述正向特征提取层获取任务的运行时长、资源占用率、执行状态和业务重要程度构建实时特征矩阵，所述反向验证层基于图神经网络对历史告警数据进行分析得到告警影响链路图，将所述实时特征矩阵与所述告警影响链路图进行特征融合得到任务异常关联模型；利用迁移学习算法将所述任务异常关联模型与业务场景知识库进行迁移映射，生成考虑业务场景的任务优先级量化指标，并基于所述任务优先级量化指标构建自适应优先级评分系统；基于所述任务异常关联模型和所述自适应优先级评分系统训练告警规则生成器，所述告警规则生成器采用对抗性学习框架，其生成网络持续产生告警规则候选集，其判别网络基于所述告警影响链路图评估所述告警规则候选集的有效性，通过对抗训练不断优化告警规则的准确性；将通过验证的告警规则与所述任务优先级量化指标进行关联，构建具有差异化告警阈值的多级告警策略树，所述多级告警策略树的每个节点对应不同优先级的告警触发条件和响应机制；启动增量学习引擎对任务运行状态进行实时监控，当检测到任务运行指标触发所述多级告警策略树中的告警条件时，所述增量学习引擎根据当前告警场景动态调整告警响应策略，同时将告警处理过程中产生的新数据实时反馈至所述双向特征提取网络和所述告警规则生成器，实现告警规则的动态优化；基于联邦学习机制在多个业务节点间协同训练所述任务异常关联模型，在保护数据隐私的同时提升所述告警规则的泛化能力和适应性。

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