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龙图腾网获悉上海熵熵微电子科技有限公司申请的专利一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质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：CN114707174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210236012.9，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质是由潘征;谢春华设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：根据数据源的数据类型在数据处理库确定数据处理模型结构；基于所述数据源的训练集和所述数据处理模型结构生成数据处理模型；根据所述数据处理模型确定所述数据源的原始数据对应的共享数据，其中，所述共享数据与所述原始数据具有相同的流形结构与概率分布特征。本发明实施例通过数据处理模型实现原始数据的隐私处理，可降低数据共享难度，从而增加数据的利用率。

本发明授权一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 根据数据源的数据类型在数据处理库确定数据处理模型结构，其中，所述数据类型至少包括图像数据类型、医疗检测数据类型和表格数据类型； 基于所述数据源的训练集和所述数据处理模型结构生成数据处理模型：在所述数据源采集原始数据作为训练集；根据所述训练集训练数据处理模型结构以生成所述数据处理模型的编码器和解码器，其中，所述根据所述训练集训练数据处理模型结构以生成所述数据处理模型的编码器和解码器包括： 将图像数据类型的所述训练集从低分辨率到高分辨率对所述编码器和所述解码器进行逐层训练；使用均方误差作为损失函数控制所述编码器和所述解码器的参数更新；其中，所述编码器和所述解码器为图卷积神经网络模型，分别至少包括卷积层、线性整流层、池化层和损失函数层； 使用医疗检测数据类型的所述训练集对所述编码器和所述解码器进行训练；将交叉熵作为损失函数控制所述编码器和所述解码器的参数更新；其中，所述编码器和所述解码器为全连接层网络，所述全连接层网络包括的隐含层数和隐含层维度数由医疗检测数据的维度确定； 针对表格数据类型的所述训练集，分别提取所述训练集的数值型数据和类别型数据；对所述数值型数据进行高斯拟合归一化，并将所述类别型数据进行实体嵌入编码；将实体嵌入编码生成的类别向量和高斯拟合归一化后的所述数值型数据对所述编码器和所述解码器进行训练；其中，所述编码器和所述解码器为全连接层网络，所述全连接层网络包括的隐含层数和隐含层维度数由表格数据的维度确定； 根据所述数据处理模型确定所述数据源的原始数据对应的共享数据，其中，所述共享数据与所述原始数据具有相同的流形结构与概率分布特征。

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