西门子工业软件公司贾纳尼·韦努戈帕兰获国家专利权
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龙图腾网获悉西门子工业软件公司申请的专利基于机器学习的系统架构确定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：CN115917557B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202080101655.1，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权基于机器学习的系统架构确定是由贾纳尼·韦努戈帕兰;韦斯利·赖因哈特;卢西亚·米拉贝拉;迈克·尼古拉设计研发完成，并于2020-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的系统架构确定在说明书摘要公布了：本发明描述了用于基于机器学习的系统架构确定的技术的实例。一方面包括接收对应于系统设计的系统架构规范，以及该系统架构规范的多个拓扑变体。另一方面包括基于系统架构规范来确定系统架构图形。另一方面包括通过基于神经网络的分类器，基于系统架构图形将拓扑变体中的每一个拓扑变体分类为可行架构或不可行架构。另一方面包括基于性能预测将可行架构的子集识别为系统设计候选。
本发明授权基于机器学习的系统架构确定在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，所述方法包括： 由处理器接收对应于系统设计的系统架构规范，以及所述系统架构规范的多个拓扑变体； 基于所述系统架构规范确定系统架构图形； 基于所述系统架构图形来确定图形嵌入； 通过基于神经网络的分类器，基于所述图形嵌入将所述拓扑变体中的每一个拓扑变体分类为可行架构或不可行架构； 基于所述拓扑变体中的每一个拓扑变体的分类将分类规则提取为可行架构或不可行架构，其中，提取的规则能够被反馈到基于神经网络的分类器中，以将可能架构的分类细化为可行架构和不可行架构； 构造代理模型，所述代理模型基于与系统架构规范一起接收的配置选项来执行可行架构的模拟，并基于对应于所述系统架构规范的配置选项来确定所述可行架构的关键性能指标KPI； 确定预测的KPI的误差率是否小于阈值，并且当确定的误差率大于阈值时，识别任何未正确分类的架构，并重复分类、提取、确定预测的KPI和确定误差率的步骤，其中，基于任何识别的未正确分类的架构细化基于神经网络的分类器；并且 当确定的误差率小于阈值时，基于预测的KPI将所述可行架构的子集识别为系统设计候选。
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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。
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