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龍圖騰網(wǎng)獲悉品尚信息科技(吉林省)有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利復(fù)雜工況下測試數(shù)據(jù)分析方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120315898B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510803701.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/50；該發(fā)明授權(quán)復(fù)雜工況下測試數(shù)據(jù)分析方法是由齊德龍?jiān)O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-17向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本復(fù)雜工況下測試數(shù)據(jù)分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了復(fù)雜工況下測試數(shù)據(jù)分析方法，包括如下步驟：S1、采集多源時(shí)序數(shù)據(jù)，對(duì)多源時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2、構(gòu)建傅里葉神經(jīng)算子模型，通過傅里葉變換生成預(yù)測數(shù)據(jù)；S3、引入自適應(yīng)蟻群內(nèi)存優(yōu)化算法，動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)內(nèi)存資源分配；S4、實(shí)時(shí)監(jiān)控內(nèi)存狀態(tài)，回收低優(yōu)先級(jí)緩存，優(yōu)先分配內(nèi)存給關(guān)鍵任務(wù)；S5、基于更新的內(nèi)存資源分配模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)測過程內(nèi)存分配；S6、預(yù)測結(jié)果比對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)，超出閾值時(shí)觸發(fā)異常檢測，生成預(yù)警信號(hào)；S7、評(píng)估傅里葉神經(jīng)算子模型性能，動(dòng)態(tài)更新內(nèi)存資源分配模型。本發(fā)明結(jié)合傅里葉神經(jīng)算子模型與自適應(yīng)蟻群內(nèi)存優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工況下測試數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)智能分析與預(yù)測，提升設(shè)備預(yù)警及資源利用效率。

本發(fā)明授權(quán)復(fù)雜工況下測試數(shù)據(jù)分析方法在權(quán)利要求書中公布了：1.復(fù)雜工況下測試數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、采集復(fù)雜工況下的多源時(shí)序數(shù)據(jù)，對(duì)多源時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； S2、構(gòu)建傅里葉神經(jīng)算子模型，包括頻域特征提取模塊、空間特征提取模塊和預(yù)測模塊，將預(yù)處理后的多源時(shí)序數(shù)據(jù)輸入傅里葉神經(jīng)算子模型，通過傅里葉變換映射到頻域空間，生成設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測數(shù)據(jù)； S3、引入自適應(yīng)蟻群內(nèi)存優(yōu)化算法，對(duì)傅里葉神經(jīng)算子模型的內(nèi)存資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)，建立內(nèi)存資源分配模型，根據(jù)信息素傳播機(jī)制，動(dòng)態(tài)調(diào)整傅里葉神經(jīng)算子模型的內(nèi)存分配權(quán)重； S4、根據(jù)內(nèi)存資源分配模型進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，在內(nèi)存資源緊張時(shí)自動(dòng)回收低優(yōu)先級(jí)任務(wù)緩存，并將內(nèi)存資源優(yōu)先分配給關(guān)鍵預(yù)測任務(wù)，通過信息素?fù)]發(fā)機(jī)制更新內(nèi)存資源分配模型； S5、利用傅里葉神經(jīng)算子模型對(duì)實(shí)時(shí)輸入的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，在預(yù)測過程中結(jié)合更新后的內(nèi)存資源分配模型，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整內(nèi)存資源分配策略； S6、將預(yù)測結(jié)果與實(shí)際監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，當(dāng)預(yù)測誤差超過預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)異常檢測模塊，識(shí)別設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，并生成預(yù)警信號(hào)，通過界面告警、短信推送或電子郵件通知運(yùn)維人員； S7、通過模糊邏輯控制算法對(duì)傅里葉神經(jīng)算子模型進(jìn)行評(píng)估，并利用自適應(yīng)蟻群內(nèi)存優(yōu)化算法收集的信息素?cái)?shù)據(jù)對(duì)內(nèi)存資源分配模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新。

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