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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基于算子拟合的深度神经网络密态转换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：CN116090545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310095674.3，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种基于算子拟合的深度神经网络密态转换装置是由李建欣;陈天宇;周号益;高士淇;邰振赢设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于算子拟合的深度神经网络密态转换装置在说明书摘要公布了：本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于算子拟合的深度神经网络密态转换装置。包括输入单元、拟合的加法注意力机制、输出单元，拟合的加法注意力机制包括三个实现步骤：步骤一，基于加法注意力算法拟合原始注意力计算方式生成密态模型；步骤二，设计新的注意力矩阵，得到高性能的密态模型；步骤三，使用同态加密的请求数据在密态模型中实现高效推断，输出加密后的数据。本发明提供的方法能够实现：优化神经网络模型结构，减少资源消耗；密态神经网络的模型训练，将性能损失降到最低；形成神经网络密态转换统一流程，并提供同态加密请求数据使用密态模型获取推断结果的统一调用流程的效果。

本发明授权一种基于算子拟合的深度神经网络密态转换装置在权利要求书中公布了：1.一种基于算子拟合的深度神经网络密态转换装置，其特征在于：包括输入单元输入需要加密的人工智能对话数据，将输入对话内容的自然语言文本转换为浮点数类型，然后进行同态加密后，输入拟合的加法注意力机制将传统Transformer模型转化为密态模型，以及输出单元； 所述拟合的加法注意力机制将传统Transformer模型转化为密态模型包括三个实现步骤： 步骤一，基于加法注意力算法拟合原始注意力计算方式，在原有Transformer骨架模型基础上使用拟合的加法注意力机制，将传统Transformer模型转化为密态模型，生成基于加法注意力机制的密态模型； 步骤二，设计新的注意力矩阵，使用逐层蒸馏的方式将原始模型的参数迁移至新的密态神经网络中，在注意力层的蒸馏中，分别衡量注意力分数输出损失、softmax输出损失和注意力层输出损失，得到高性能的密态模型； 步骤三，使用同态加密的请求数据在密态模型中实现高效推断，输出加密后的输出文本； 所述拟合的加法注意力机制的具体实现方法为：用L1距离衡量相似度，公式如下： 相似度得分矩阵满足； 使用HardTanh函数将输出限定在[-1,1]内，HardTanh函数公式如下： 加法注意力计算方式为：。

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