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龙图腾网获悉四川华鲲振宇智能科技有限责任公司申请的专利DPU故障预测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：CN121560628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610086498.0，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权DPU故障预测方法及系统是由张晶设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本DPU故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种DPU故障预测方法及系统，涉及计算机故障预测技术领域，公开的DPU故障预测方法及系统，通过全面采集带内和带外数据，并进行智能融合和交叉验证，有效提高了预测精度，能够提高故障预测准确率，从而降低误报率，实现早期故障识别和主动干预。

本发明授权DPU故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种DPU故障预测方法，其特征在于，所述的DPU故障预测方法包括： 通过带内数据采集模块获取带内业务数据集合，并通过带外数据采集模块获取带外基础数据集合； 将所述带内业务数据集合和所述带外基础数据集合输入协同数据预处理模块进行时间对齐和智能融合处理，以获取协同特征数据集合； 将所述协同特征数据集合输入带外模型训练模块进行模型构建和训练处理，以获取故障预测模型； 将实时获取的所述协同特征数据集合输入所述故障预测模型进行故障预测处理，以获取故障预判结果； 将所述故障预判结果与实时获取的所述带内业务数据集合和实时获取的所述带外基础数据集合输入协同故障检测模块进行双向交叉验证处理，以获取故障确认结果； 根据所述故障确认结果执行相应的故障处理操作； 将所述带内业务数据集合和所述带外基础数据集合输入协同数据预处理模块进行时间对齐和智能融合处理，以获取协同特征数据集合的步骤包括： 通过所述协同数据预处理模块中的时间对齐单元对所述带内业务数据集合和所述带外基础数据集合进行时间戳对齐处理，以获取时间对齐后的带内业务数据集合和时间对齐后的带外基础数据集合； 通过所述协同数据预处理模块中的智能融合单元将所述时间对齐后的带内业务数据集合和所述时间对齐后的带外基础数据集合进行注意机制加权融合处理，以获取所述协同特征数据集合； 通过所述协同数据预处理模块中的智能融合单元将所述时间对齐后的带内业务数据集合和所述时间对齐后的带外基础数据集合进行注意机制加权融合处理，以获取所述协同特征数据集合的步骤包括： 通过所述智能融合单元中的重要性分析子单元对所述时间对齐后的带内业务数据集合中的各项数据计算第一重要性分值，对所述时间对齐后的带外基础数据集合中的各项数据计算第二重要性分值，以获取第一重要性分值集合和第二重要性分值集合； 通过所述智能融合单元中的注意力加权子单元基于所述第一重要性分值集合和所述第二重要性分值集合对所述时间对齐后的带内业务数据集合和所述时间对齐后的带外基础数据集合进行差异化加权计算，以获取加权融合数据集合； 通过所述智能融合单元中的特征提取子单元从所述加权融合数据集合中提取多维时间序列特征，以获取所述协同特征数据集合； 将所述故障预判结果与实时获取的所述带内业务数据集合和实时获取的所述带外基础数据集合输入协同故障检测模块进行双向交叉验证处理，以获取故障确认结果的步骤包括： 通过所述协同故障检测模块中的带内验证单元将所述故障预判结果与实时获取的所述带内业务数据集合中的异常指标进行比较处理，以获取第一时间一致度分值； 通过所述协同故障检测模块中的带外验证单元将所述故障预判结果与实时获取的所述带外基础数据集合中的异常指标进行比较处理，以获取第二时间一致度分值； 通过所述协同故障检测模块中的综合判断单元基于所述第一时间一致度分值和所述第二时间一致度分值判断所述故障预判结果的可靠性，以获取所述故障确认结果。

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四川华鲲振宇智能科技有限责任公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区天府大道北段28号1栋2单元24层1、2、3、4、5、6、7、8、9号；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”。

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