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龙图腾网获悉葫芦岛盘古信息技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的信息技术数据监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：CN121278315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511833317.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于深度学习的信息技术数据监测方法及系统是由赵宇;任佳乐;胡志涛;赵飞;苏莹莹;赵晓光设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的信息技术数据监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信息技术监测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的信息技术数据监测方法及系统。包括以下步骤：S1：获取多模态信号与元数据，根据所述多模态信号与元数据获得多模态综合情感分数、决策压力度量和置信度估计；S2：根据所述多模态综合情感分数构成用户各操作步骤下的情感轨迹序列；S3：在滑动窗口内基于所述决策压力度量、置信度估计和多模态综合情感分数监测压力‑置信度悖论、情感脱节、跨文化基线偏差与承诺‑兑现一致性偏离。本发明通过监测压力‑置信度悖论、情感脱节、跨文化基线偏差与承诺‑兑现一致性偏离带来监测的准确性，以及实现匿名或实名分层策略以兼顾灵敏度与误报控制。

本发明授权一种基于深度学习的信息技术数据监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的信息技术数据监测方法，其特征是，包括以下步骤： S1：获取多模态信号与元数据，根据所述多模态信号与元数据获得多模态综合情感分数、决策压力度量和置信度估计；采集用户的多模态信号与元数据，所述多模态信号包括文本信号、语音信号和行为信号，并采集会话的元数据，所述元数据包括时间戳、会话标识、用户认证类别、地域标识、语言标识与所属功能模块标识；基于深度学习确定多模态综合情感分数； S2：根据所述多模态综合情感分数构成用户各操作步骤下的情感轨迹序列； S3：在滑动窗口内基于所述决策压力度量、置信度估计和多模态综合情感分数监测压力-置信度悖论、情感脱节、跨文化基线偏差与承诺-兑现一致性偏离； 所述决策压力度量是对用户主观压力认知负荷的近实时行为生理代理量，压力上升反映用户内部的紧张或外部信息触发的犹豫；所述置信度估计是对用户对当前决策正确可信的主观信号的代理；置信度下降意味着用户对所依赖信息的内在确信被削弱； 所述压力-置信度悖论通过相对压力上升率和相对置信度下降率进行判断，当所述相对压力上升率大于压力阈值且所述相对置信度下降率小于置信度阈值时，触发所述压力-置信度悖论红色警报，其中通过如下公式获得所述相对压力上升率和所述相对置信度下降率： ； ； 式中，为相对压力上升率；为用户在滑动窗口上决策压力度量的滑动平均值；为当前判断窗口；为基线窗口；为数值稳定常量，用于避免除以零；为用户在基线窗口上决策压力度量的滑动平均值；为相对置信度下降率；为用户在滑动窗口上置信度估计的滑动平均值；为用户在基线窗口上置信度估计的滑动平均值； 根据所述情感轨迹序列计算所述多模态综合情感分数与预期情感分数在所述滑动窗口内的皮尔逊相关系数，当所述皮尔逊相关系数低于预设情感阈值时判定为情感脱节； 所述在滑动窗口内基于所述决策压力度量、置信度估计和多模态综合情感分数监测压力-置信度悖论、情感脱节、跨文化基线偏差与承诺-兑现一致性偏离，包括：基于地域或语言的文化基线计算均值与标准差；并基于标准化残差判定跨文化基线偏差，式中为用户在时间点时的多模态综合情感分数，当所述标准化残差超过预设基线阈值时记录为文化不适配指示，并在闭环输出中提示本地化建议； 定义承诺点与兑现点计算多模态综合情感分数的情感斜率，当所述情感斜率低于预设情感阈值时判定为承诺-兑现一致性偏离，并触发闭环输出中的承诺兑现能力不足诊断，其中承诺点为用户做出关键决定的时刻； 兑现点为系统真正交付或用户首次感受到功能价值的时刻； S4：根据异常监测类型进行因果关联及修正调整，包括：根据异常监测出的所述压力-置信度悖论、情感脱节、跨文化基线偏差与承诺-兑现一致性偏离与系统内具体的界面元素、操作步骤或内容精准进行因果关联，并生成诊断洞见、风险告警等级、建议干预措施与AB试验建议。

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