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龙图腾网恭喜广州快批信息科技有限公司申请的专利一种基于深度神经网络的开单器故障预测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：CN119294594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411402453.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于深度神经网络的开单器故障预测方法是由马旭;唐陈龙;徐志江;王晗设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的开单器故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度神经网络的开单器故障预测方法，包括：构建订单复杂度评估模型，评估订单的复杂度；构建开单器硬件负荷预测模型，预测当前订单处理期间的硬件负荷数据；构建开单器硬件故障风险评估模型，判断当前订单是否为高风险订单；预测连续高复杂度订单处理期间的开单器硬件故障风险程度，并确定故障风险订单；生成硬件资源分配优化措施，并提前对开单器的硬件资源分配进行优化；获取硬件资源分配优化措施后的硬件负荷数据，判断硬件资源分配优化措施的有效性。本发明通过动态调整资源分配策略，实现了更智能化的硬件管理，大幅度降低了开单器在复杂业务场景下的故障风险，提高了订单处理的整体效率和系统的可持续运行能力。

本发明授权一种基于深度神经网络的开单器故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的开单器故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：通过订单监控数据库获取订单特征数据，构建订单复杂度评估模型，评估订单的复杂度，并设置不同复杂度订单的硬件资源分配方案；基于历史高复杂度订单的订单特征数据和对应的硬件负荷时间序列数据，构建开单器硬件负荷预测模型，预测当前订单处理期间的硬件负荷数据；基于开单器硬件故障的历史故障记录和对应订单处理期间的硬件负荷特征数据，构建开单器硬件故障风险评估模型，判断当前订单是否为高风险订单；若开单器连续处理高复杂度订单间的时间间隔小于预设时间，则根据连续高复杂度订单处理期间的硬件负荷数据，预测连续高复杂度订单处理期间的开单器硬件故障风险程度，并确定故障风险订单；根据预测得到的当前订单处理期间的硬件负荷数据，生成硬件资源分配优化措施，并提前对开单器的硬件资源分配进行优化；获取硬件资源分配优化措施后的硬件负荷数据，判断硬件资源分配优化措施的有效性，并采用深度Q网络算法进行模型训练，确定符合不同硬件负荷数据时的硬件资源分配优化措施。

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