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龍圖騰網獲悉深圳市鈦鋒智能有限公司申請的專利時序數據庫信息存儲與管理系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119003613B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411036469.0，技術領域涉及：G06F16/2458；該發明授權時序數據庫信息存儲與管理系統是由喬寶琛;袁子斌設計研發完成，并于2024-07-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本時序數據庫信息存儲與管理系統在說明書摘要公布了：本發明公開了時序數據庫信息存儲與管理系統，包括：數據接收模塊，用于接收來自不同數據源的時序數據，并將其轉換為統一的格式；數據存儲模塊，用于將轉換后的時序數據存儲在數據庫中，并按照時間序列進行排序；數據查詢模塊，用于根據用戶的查詢請求，從數據庫中檢索相應的時序數據，并以圖表或表格的形式展示給用戶；數據管理模塊，用于對數據庫中的時序數據進行增刪改查操作；數據分析處理模塊，用于對接收的時序數據進行清洗、去重和缺失值處理等預處理操作。本發明通過其模塊化設計和先進的數據處理技術，為企業提供了一個強大、靈活且高效的工具，用于管理、分析和預測時序數據，從而支持更好的業務決策和運營優化。

本發明授權時序數據庫信息存儲與管理系統在權利要求書中公布了：1.時序數據庫信息存儲與管理系統，其特征在于，包括： 數據接收模塊、數據存儲模塊、數據查詢模塊、數據管理模塊； 數據分析處理模塊，用于對接收的時序數據進行清洗、去重和缺失值處理等預處理操作，以及對存儲的時序數據進行統計分析、趨勢預測和異常檢測等分析操作，所述數據分析處理模塊建立預測模型進行數據的分析處理，具體流程為： 1）明確需要解決的業務問題或分析目標，制定針對問題的數據分析計劃； 2）根據分析需求確定所需數據的范圍和類型，從指定來源獲取數據； 3）根據分析目的構建適用的預測模型，并訓練模型；所述預測模型根據特征的重要性和相關性進行選擇，以減少模型復雜度和避免過擬合，利用損失函數對權重的偏導數來指導權重的更新，表達式為： ； 其中，η是學習率，是損失函數關于當前權重的偏導數，E是損失函數，w是網絡中的任一權重； 所述預測模型采用反向傳播算法進行訓練，首先計算輸出層的誤差，然后逐層逆向傳播至輸入層，對于每一層，算法計算每個神經元對總誤差的貢獻，并據此調整權重，若神經元j的輸入為netj，輸出為oj，誤差為δj，權重為wji，表達式為： ； 式中，δj是根據神經元的類型和激活函數來計算的； 4）將分析結果通過報表、圖表、可視化界面等形式展現，根據業務反饋調整分析模型和流程，持續監控分析效果并進行迭代優化； 所述預測模型在訓練中，采用非線性函數使得模型能夠捕捉復雜的數據特征，表達式為： ； 式中，σx表示Sigmoid函數的輸出，是一個值域在0到1之間的實數，x是輸入到Sigmoid函數的實數值，e是自然對數的底數，?x表示輸入值的相反數，1+e?x是分母部分，確保了分式的結果會映射到0到1之間； 所述預測模型中，采用損失函數衡量神經網絡的預測值與實際值之間的差異，表達式為： ； 式中，M是類別數量，yc是真實標簽，是預測輸出，log是以自然常數e為底的對數函數； 上式計算過程為： 對于每個類別c，計算真實標簽yc和預測概率的乘積； 對該乘積取對數； 將所有這些值相加，得到最終的損失E。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳市鈦鋒智能有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市福田區福田街道福山社區福華三路3號京地大廈28層05；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。