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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种Halpern型不动点自适应优化的侧信道分析方法及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：CN119849560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510056802.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种Halpern型不动点自适应优化的侧信道分析方法及系统是由李红裔;赵迪;张一帆设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种Halpern型不动点自适应优化的侧信道分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种Halpern型不动点自适应优化的侧信道分析方法及系统，属于侧信道分析领域，该方法包括以下步骤：对若干侧信道迹线数据进行分组与数据处理得到处理后数据；基于卷积神经网络构建侧信道分析模型，基于所述侧信道分析模型对所述处理后数据进行分类识别得到每条侧信道迹线数据对应的预测标签值概率；基于若干所述侧信道迹线数据对应的预测标签值概率采用Halpern型不动点自适应优化算法对所述侧信道分析模型进行优化得到最终模型；基于所述最终模型得到侧信道分析结果。本发明通过Halpern型不动点自适应优化算法提升模型训练稳定性、增强模型泛化能力，为侧信道分析问题中的复杂优化任务提供高效的解决方案。

本发明授权一种Halpern型不动点自适应优化的侧信道分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种Halpern型不动点自适应优化的侧信道分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 对若干侧信道迹线数据进行分组与数据处理得到处理后数据； 基于卷积神经网络构建侧信道分析模型，基于所述侧信道分析模型对所述处理后数据进行分类识别得到每条侧信道迹线数据对应的预测标签值概率； 基于若干所述侧信道迹线数据对应的预测标签值概率采用Halpern型不动点自适应优化算法对所述侧信道分析模型进行优化得到最终模型； 对所述侧信道分析模型进行优化的过程包括：基于相同批次同一侧信道迹线数据对应的预测标签值概率和标签值构建多分类交叉熵损失函数模型；基于Halpern型不动点自适应优化算法训练多分类交叉熵损失函数模型得到最终模型； 所述多分类交叉熵损失函数模型的表达式为： 式中，L是损失值，C是类别的总数，yi是真实标签值，是softmax层输出的预测概率； 基于Halpern型不动点自适应优化算法对所述侧信道分析模型进行优化的过程包括：基于多分类交叉熵损失函数模型对所述侧信道分析模型中的参数进行参数优化得到优化后的模型参数； 其中，优化后的模型参数为： 式中，xn+1表示优化后的模型参数，β3表示算法Halpern递推系数，x0表示模型的初始参数，xn表示第n次迭代的模型参数，表示模型的学习率，表示模型的累积动量，n表示算法的迭代次数； 基于所述最终模型得到侧信道分析结果。

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