国科大杭州高等研究院薛兴华获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉国科大杭州高等研究院申请的专利一种动态脆弱性感知的自适应容错方法和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：CN120106132B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510600488.X，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种动态脆弱性感知的自适应容错方法和系统是由薛兴华;刘成;韩银和设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种动态脆弱性感知的自适应容错方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态脆弱性感知的自适应容错方法和系统，该方法包括：基于深度学习神经网络的各层和输入数据，以及数据流向构建第一计算图，并对第一计算图的节点和边进行特征向量编码；将特征向量编码后的部分节点进行脆弱性标签注释得到训练样本集，将未标注的节点作为测试集；通过损失函数基于训练样本集对GNN模型进行训练得到脆弱性预测器模型；将当前深度学习神经网络转化为第二计算图，将第二计算图输入到脆弱性预测器模型，以便对第二计算图的各个节点进行脆弱性节点分类或标记，对不同脆弱性类别的节点匹配对应的容错策略。该自适应容错方法能够动态感知神经网络的各层和输入数据的脆弱性，利用节点间的脆弱性差异实现轻量级容错设计。
本发明授权一种动态脆弱性感知的自适应容错方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种动态脆弱性感知的自适应容错方法，其特征在于，包括： 基于深度学习神经网络的各层和输入数据，以及数据流向构建第一计算图，并对所述第一计算图的节点和边进行特征向量编码； 将特征向量编码后的部分节点进行脆弱性标签注释得到训练样本集，将未标注的节点作为测试集； 通过损失函数基于所述训练样本集对GNN模型进行训练得到脆弱性预测器模型； 将当前深度学习神经网络和当前输入数据转化为第二计算图，将所述第二计算图输入脆弱性预测器模型，以便对所述第二计算图的各个节点进行脆弱性节点分类或标记，对不同脆弱性类别的节点匹配对应的容错策略。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国科大杭州高等研究院，其通讯地址为：310024 浙江省杭州市西湖区转塘街道象山支弄1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号