北京航空航天大学杨世春获国家专利权
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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支持分级调整的智能网联汽车数据分级方法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：CN118378285B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202410640547.1，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种支持分级调整的智能网联汽车数据分级方法是由杨世春;郑博文;曹耀光;光浩然;石燚;公韦沣;闫啸宇;徐斌设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种支持分级调整的智能网联汽车数据分级方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种支持分级调整的智能网联汽车数据分级方法，该方法包括：获取待分级数据和处于最高级别的标准数据；将标准数据作为目标预测数据，计算目标预测数据与待分级数据之间的推理强度；对推理强度进行排序得到梯度序列；根据梯度序列、预设分级数量和预设各级别的容纳数据量确定待分级数据的级别。本方案实现了智能网络汽车数据的量化分级，提高了数据安全管理的精确性和有效性。
本发明授权一种支持分级调整的智能网联汽车数据分级方法在权利要求书中公布了：1.一种支持分级调整的智能网联汽车数据分级方法，其特征在于，包括：获取待分级数据和处于最高级别的标准数据；将所述标准数据作为目标预测数据，计算所述目标预测数据与所述待分级数据之间的推理强度；对所述推理强度进行排序得到梯度序列；根据所述梯度序列、预设分级数量和预设各级别的容纳数据量确定所述待分级数据的级别；将所述标准数据作为目标预测数据，计算所述目标预测数据与所述待分级数据之间的推理强度，包括：针对每个所述目标预测数据，均执行：S21：判断所述待分级数据的数据类型与该目标预测数据的数据类型是否相同，以及判断预设规则库是否存在与所述数据类型对应的目标规则集；若判断结果均为是，则执行步骤S22，反之执行步骤S25；S22：所述目标规则集包括多个预测规则，根据预设推理准确度阈值输出各预测规则在规定时间内的预测准确度；S23：从所有所述预测规则对应的预测准确度中确定最大预测准确度为所述待分级数据的预测精度；S24：获取所述待分级数据的风险概率，将所述风险概率和所述预测精度的乘积作为所述推理强度；S25：确定所述推理强度为0。
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