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龙图腾网获悉山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司申请的专利闪存特性预测模型训练方法、闪存特性预测方法及装置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：CN119440923B 。

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：202411335969.4，技术领域涉及：G06F11/22；该发明授权闪存特性预测模型训练方法、闪存特性预测方法及装置是由管兴政;王璞;曹成设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本闪存特性预测模型训练方法、闪存特性预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种闪存特性预测模型训练方法、闪存特性预测方法及装置，涉及人工智能技术领域，方法包括：通过构建图结构数据；所述图结构数据包括多个节点和各所述节点之间的边，所述节点是基于至少一种型号闪存的第一目标信息确定的，所述第一目标信息包括以下至少一项：制作工艺信息、电气属性信息和工作条件信息；所述边表示各所述节点之间的相互作用关系；基于所述图结构数据，对初始闪存特性预测模型进行训练，得到目标闪存特性预测模型。通过使用各种型号闪存的多维目标信息及其之间的相互作用关系构建的图结构数据，训练得到的目标闪存特性预测模型，能够实现闪存特性的精准预测，提升闪存特性预测的精度。

本发明授权闪存特性预测模型训练方法、闪存特性预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种闪存特性预测模型训练方法，其特征在于，包括： 构建图结构数据；所述图结构数据包括多个节点和各所述节点之间的边，所述节点是基于至少一种型号闪存的第一目标信息确定的，所述第一目标信息包括以下至少一项：制作工艺信息、电气属性信息和工作条件信息；所述边表示各所述节点之间的相互作用关系； 基于所述图结构数据，对初始闪存特性预测模型进行训练，得到目标闪存特性预测模型； 所述构建图结构数据，包括： 获取各所述型号闪存的所述第一目标信息； 对各所述型号闪存的所述第一目标信息进行特性测试，得到特性测试过程中的特性参数和特性测试结果； 对所述第一目标信息、所述特性参数和所述特性测试结果分别进行归一化处理，得到归一化处理后的第一目标信息、归一化处理后的特性参数和归一化处理后的特性测试结果； 基于所述归一化处理后的第一目标信息、所述归一化处理后的特性参数和所述归一化处理后的特性测试结果，构建所述图结构数据；所述节点为所述归一化处理后的第一目标信息、所述归一化处理后的特性参数和所述归一化处理后的特性测试结果中的任一项； 所述初始闪存特性预测模型包括图注意力网络模块和全链接层； 所述基于所述图结构数据，对初始闪存特性预测模型进行训练，得到目标闪存特性预测模型，包括： 步骤A：将所述图结构数据输入至所述初始闪存特性预测模型中的所述图注意力网络模块，得到所述图注意力网络模块输出的各所述节点中任一节点与邻域内其他节点之间的目标权重； 步骤B：将各所述目标权重输入至所述初始闪存特性预测模型中的所述全链接层，得到所述全链接层输出的各所述型号闪存的特性参数预测值； 步骤C：基于各所述型号闪存的特性参数预测值和各所述型号闪存的特性参数真实值，确定所述目标闪存特性预测模型。

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