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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种固态硬盘状态预测模型构建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：CN120179484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510671857.4，技术领域涉及：G06F11/22；该发明授权一种固态硬盘状态预测模型构建方法是由李国;景紫君;丁建立;李静设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种固态硬盘状态预测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及固态硬盘预测技术领域，特别是涉及一种固态硬盘状态预测模型构建方法，该方法利用真实的样本数据和模拟的故障样本数据进行训练，样本数据包括固态硬盘的日志数据、图像数据和基本信息，这些基本信息与时间序列数据结合，可以为模型提供更多的上下文信息，从而能够提升固态硬盘的故障预测的准确度和可靠性。

本发明授权一种固态硬盘状态预测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种固态硬盘状态预测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S100，获取初始特征数据集；其中，每个初始特征数据集包括对应的固态硬盘在设定时间段内的状态标签和特征数据，所述特征数据包括时间序列数据、图像数据和基本信息；所述时间序列数据为SMART日志数据中的关键参数的数值形成的时间序列，所述图像数据为基于时间序列数据得到的图像数据，所述基本信息用于表征固态硬盘的物理特性，所述状态标签包括表征固态硬盘处于正常状态的第一标签和表征固态硬盘处于故障状态的第二标签； S200，将初始特征数据集中状态标签为第一标签的特征数据作为待处理的数据，并基于所述待处理的数据生成对应的对抗样本数据； S300，将生成的对抗样本数据加入到所述初始特征数据集中，作为样本数据集，并将样本数据集划分为训练集和测试集； S300，以样本数据集中的特征数据为输入信息，状态标签为标签信息，利用所述训练集对初始的固态硬盘状态预测模型进行训练，得到训练后的固态硬盘状态预测模型，以及利用所述测试集对训练后的固态硬盘状态预测模型进行测试； 在S200中，对抗样本数据基于经训练后的对抗样本生成模型生成，其中，输入到经训练后的对抗样本生成模型中的数据包括待处理数据中的图像数据和文本融合数据，文本融合数据为将待处理的数据中的时间序列数据和文本数据拼接在一起得到的数据；所述文本数据为文本化后的基本信息； 其中，对抗样本生成模型包括第一特征编码模块、第二特征编码模块、特征合并模块、生成器和判别器，其中，第一特征编码模块用于将接收的文本融合数据中的文本数据转换为数值形式特征，得到文本融合数据特征矩阵，并输入给所述特征合并模块；第二特征编码模块用于将接收的图像数据转换为数值形式特征，得到图像数据特征矩阵，并输入给所述特征合并模块；所述特征合并模块用于将接收到的文本融合数据特征矩阵和图像数据特征矩阵进行相乘，得到合并矩阵，并输入给生成器；所述生成器用于对接收到的合并矩阵添加随机噪声，并基于添加了随机噪声的合并矩阵生成对抗样本数据，并输入给所述判别器；所述判别器用于对接收到的对抗样本数据的真实性进行判别，得到对应的判别值。

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