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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利一种内存故障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：CN120144351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510622044.6，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种内存故障预测方法及装置是由李道童;郭瑜;李盛新;贾帅帅;芦飞;张炳会;孙秀强设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种内存故障预测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开公开了一种内存故障预测方法及装置，涉及人工智能技术领域，包括获取运行状态数据；运行状态数据用于指示：目标设备的内存在第一时间段内的n种属性；对运行状态数据进行特征提取，得到运行状态数据对应的状态特征数据；利用状态特征数据，确定第一预测结果；第一预测结果用于指示：在第二时间段内内存发生可纠正错误的次数；利用状态特征数据，确定第二预测结果；第二预测结果用于指示：在第三时间段内内存发生不可纠正错误的概率。本公开达到了准确预测内存发生可纠正错误的次数以及内存发生不可纠正错误的概率的技术效果。

本发明授权一种内存故障预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种内存故障预测方法，其特征在于，包括： 获取运行状态数据；所述运行状态数据用于指示：目标设备的内存在第一时间段内的n种属性；n为正整数； 通过双任务神经网络模型的共享层，对所述运行状态数据进行特征提取，得到所述运行状态数据对应的状态特征数据； 通过所述双任务神经网络模型的第一任务层，利用所述状态特征数据，确定第一预测结果；所述第一预测结果用于指示：在第二时间段内所述内存发生可纠正错误的次数；所述第二时间段在所述第一时间段之后； 通过所述双任务神经网络模型的第二任务层，利用所述状态特征数据，确定第二预测结果；所述第二预测结果用于指示：在第三时间段内所述内存发生不可纠正错误的概率；所述第三时间段在所述第一时间段之后； 其中，训练所述双任务神经网络模型所采用的损失函数，满足：所述损失函数为第一函数与第二函数的加权求和结果；所述第一函数用于反映所述第一任务层的输出结果的准确程度；所述第二函数用于反映所述第二任务层的输出结果的准确程度； 在第j次模型优化时，所述第一函数对应的权重值与所述第一任务层的输出结果在预设训练过程内的损失减少程度正相关，所述第二函数对应的权重值与所述第二任务层的输出结果在所述预设训练过程内的损失减少程度正相关；所述预设训练过程包括从第j-1次模型优化到第j次模型优化之间的模型训练过程。

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