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龙图腾网获悉安徽思高智能科技有限公司申请的专利一种基于超图的RPA故障诊断方法、设备及存储设备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：CN119862063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510317450.1，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种基于超图的RPA故障诊断方法、设备及存储设备是由余螯;李扬;何涵彬;谢帅宇;王健设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超图的RPA故障诊断方法、设备及存储设备在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于超图的RPA故障诊断方法、设备及存储设备，涉及RPA故障诊断领域，本发明将RPA事件按照异质实例关系超图上每个实例进行分组，并编码为实例的RPA事件表达；基于异质超图注意力神经网络对异质实例关系超图节点特征进行更新和聚合，得到实例级别故障表达和图级别故障表达；基于实例故障表达和图级别故障表达，联合学习根因定位和故障分类任务，最终获取故障的根因实例排名和故障类型。本发明通过构建异质实例关系超图，结合异质超图注意力神经网络充分表示和挖掘故障的多样传播模式，并通过实例无感知的神经网络实现了动态微服务实例故障诊断，能够从大量微服务实例中筛选出故障的根因实例和故障类别，辅助工程师进行故障诊断。

本发明授权一种基于超图的RPA故障诊断方法、设备及存储设备在权利要求书中公布了：1.一种基于超图的RPA故障诊断方法，其特征在于：包括： S1：基于调用信息、服务信息和部署信息构建异质实例关系超图；具体为： S1.1：收集微服务系统中服务信息、部署信息和调用信息； S1.2：根据服务信息、部署信息和调用信息构建服务超边、部署超边、调用超边； 构建服务超边：同一个服务的所有实例共享此服务的代码，将这些实例置于同一个超边； 构建部署超边：同一台主机上的所有实例共享此主机的资源，将这些实例置于同一个超边； 构建调用超边：调用同一个被调用实例的所有调用实例共享此被调用实例的状态，将这些被调用实例和调用实例置于同一个超边； S1.3：将所有的服务超边、部署超边和调用超边置于同一个超图中，得到实例异质关系超图； S2：将RPA事件按照异质实例关系超图上每个实例进行分组，并编码为实例的RPA事件表达；具体为： S2.1：对于异质实例关系超图上的所有实例节点，收集每个实例的RPA事件； S2.2：将所有的RPA事件根据实例进行分组排序，并将RPA事件序列编码为实例的RPA事件表达； 其中，表示实例异质关系超图中实例节点的RPA事件序列，表示实例节点的第个RPA事件，表示实例节点的第个RPA事件，表示实例节点的第个RPA事件，表示事件序列中RPA事件数量； 将看作自然语言中的语句，看作语句中的单词，通过FastText词嵌入模型对进行向量编码，得到编码后的事件表达； S3：在步骤S2的基础上，基于异质超图注意力神经网络对异质实例关系超图实例节点特征进行更新和聚合，得到实例级别故障特征和图级别故障特征； 实例级别故障特征计算公式为： 根据实例级别故障特征得到更新后的RPA事件表达： 将所有更新后的RPA事件表达融合在一起得到图级别故障特征： 其中，表示归一化后的注意力分数，是进行线性变化的权重，表示超边特征，表示超边，为实例节点所有超边的集合；表示超图中实例节点的数量； S4：基于实例级别故障特征和图级别故障特征，联合学习根因定位和故障分类任务，最终获取故障的根因实例排名和故障类型； 使用交叉损失函数，将故障的根因定位任务和故障分类任务进行联合学习，通过随机梯度下降算法优化整个网络模型，该网络模型包括异质超图注意力神经网络、故障分类器和动态实例根因评分器。

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