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龙图腾网获悉上海速邦信息科技有限公司申请的专利一种云配置项智能优化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：CN121501374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511673266.7，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权一种云配置项智能优化系统及方法是由梁育刚设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云配置项智能优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种云配置项智能优化系统及方法，涉及云配置数据优化技术领域。包括以下步骤，通过将配置项数据映射到规则依赖模型的不同层级构建动态配置关系图谱，基于动态配置关系图谱和配置项的关键属性生成多模态证据体和动态信任链规则，并通过实例化构建因果依赖图，对因果依赖图计算健壮性指数，进行冲突消解仲裁，根据仲裁后的配置项状态；通过自动化冲突消解提升数据准确性与自愈能力，利用因果依赖分析增强配置优化的实时性和一致性，在保证可靠性的同时提高优化效率。

本发明授权一种云配置项智能优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种云配置项智能优化方法，其特征在于，包括： 采集云环境中异构的配置项数据，将配置项数据映射到预设的规则依赖模型中的不同层级，并构建动态配置关系图谱； 根据动态配置关系图谱，为配置项的关键属性构建多模态证据体，并设置基于规则依赖模型的动态信任链规则； 根据动态配置关系图谱和多模态证据体，实例化证据源节点与事实节点并构建因果依赖图，通过动态信任链规则对因果依赖图进行回溯分析，计算其健壮性指数； 当在因果依赖图中检测到数据冲突时，通过健壮性指数求解最小证据源节点切集，对冲突子图进行冲突消解仲裁，得到仲裁后的配置项状态，并对配置项进行智能优化，其中，冲突子图由因果依赖图划分得到； 所述根据动态配置关系图谱和多模态证据体，实例化证据源节点与事实节点并构建因果依赖图，通过动态信任链规则对因果依赖图进行回溯分析，计算其健壮性指数，包括： 根据动态配置关系图谱和多模态证据体，分别将配置项的关键属性实例化为事实节点，将多模态证据体中的证据数据实例化为证据源节点，在证据源节点和事实节点之间建立有向边，构建因果依赖图； 根据动态信任链规则，对因果依赖图的事实节点回溯其连接的证据源节点及事实节点，得到跨层级的依赖路径，并生成事实节点的证据链； 提取事实节点对应证据链的结构特征参数，包括由证据链跨越的配置层级数量确定的深度特征参数、由独立证据源节点数量确定的广度特征参数以及由证据类型异质性所确定的多样性特征参数； 通过证据链的深度特征参数、广度特征参数和多样性特征参数，计算其健壮性指数； 所述当在因果依赖图中检测到数据冲突时，通过健壮性指数求解最小证据源节点切集，对冲突子图进行冲突消解仲裁，得到仲裁后的配置项状态，并对配置项进行智能优化，其中，冲突子图由因果依赖图划分得到，包括： 根据因果依赖图对指向同一配置项关键属性的事实节点状态进行对比，将状态不一致的事实节点及其所有关联的证据源节点进行划分，得到冲突子图； 将冲突子图建模为流网络，通过流网络分析，计算从证据源节点到冲突事实节点的最大流，确定最小容量的割集，得到最小证据源节点切集； 根据最小证据源节点切集对冲突子图进行冲突消除，并对其中的事实节点状态进行对比，将健壮性指数最高的事实节点状态作为配置项关键属性的仲裁后的配置项状态； 根据仲裁后的配置项状态更新动态配置关系图谱，记录冲突子图、最小证据源节点切集、健壮性指数和仲裁后的配置项状态，作为反馈数据融合至多模态证据体； 通过分析多模态证据体，对动态信任链规则进行周期性调整，根据仲裁后的配置项状态和优化后的动态信任链规则对配置项执行矫正和复位操作。

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