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龍圖騰網獲悉蘇州大學申請的專利基于信道注意力和級聯提前退出的分布外檢測系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116561568B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310288978.1，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權基于信道注意力和級聯提前退出的分布外檢測系統及方法是由賈俊鋮;李永昌設計研發完成，并于2023-03-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于信道注意力和級聯提前退出的分布外檢測系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于信道注意力和級聯提前退出的分布外檢測系統及方法，系統包括神經網絡結構，通過將TinyOOD檢測器設置于該神經網絡結構的每個卷積層的輸出側，同時在TinyOOD檢測器中引入基于信道注意力機制的NMD模型，即CA?NMD，可以使用NMD矢量來表示擠壓步驟的結果，減少了計算消耗，同時，信道注意力機制考慮了不同信道的重要性，具有更好的性能，因此，該更輕量的分布外檢測系統應用更廣泛，在檢測方法中，通過將多個TinyOOD檢測器相連，并傳遞CA?NMD矢量，可以細化邏輯回歸檢測模型的輸入，同時加入TinyOOD動態決策，可以實現在不增加本地設備推理延遲的情況下，將任務上傳至云端執行，可以大幅提高推理準確度。

本發明授權基于信道注意力和級聯提前退出的分布外檢測系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于信道注意力和級聯提前退出的分布外檢測方法，其特征在于，基于信道注意力和級聯提前退出的分布外檢測方法應用于分布外檢測系統， 所述分布外檢測系統包括神經網絡結構，所述神經網絡結構包括多個卷積層，每個所述卷積層的輸出側均連接設置有TinyOOD檢測器，多個所述TinyOOD檢測器分別連接有一個級聯提前退出分支，多個所述TinyOOD檢測器順序連接； 所述TinyOOD檢測器包括CA-NMD模型和邏輯回歸預測模型； 所述CA-NMD模型為將信道注意力機制應用于原始NMD模型； 分布外檢測方法包括以下步驟： S1：樣本輸入神經網絡結構； S2：經卷積層提取后的樣本特征輸入TinyOOD檢測器； S3：TinyOOD檢測器通過CA-NMD模型對輸入樣本運算并得出CA-NMD矢量； S4：邏輯回歸預測模型通過CA-NMD矢量和前一次傳遞至當前卷積層的CA-NMD矢量預測輸入的樣本類型是否為分布外樣本； S5：TinyOOD檢測器執行TinyOOD動態決策； 所述TinyOOD動態決策基于Q-Learning學習方法，所述TinyOOD動態決策由狀態空間、動作空間和獎賞函數確定，并產生結果：繼續執行、提前退出和上傳云端。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人蘇州大學，其通訊地址為：215006 江蘇省蘇州市十梓街1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。