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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法及系统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：CN120223647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510687607.X，技术领域涉及：H04L47/38；该发明授权一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法及系统是由严天一;张小瑞;王澎湃;王婷;翟东胜;杨世杰;陆涛;蒋正浩设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法及系统，包括：获得网络虚拟手术的工作在线特征，将工作在线特征输入至预训练后的反向传播神经网络获得四个监测输出特征；根据四个监测输出特征计算获得数据压缩率、预测补偿窗口大小、冗余重传次数以及本地插值平滑因子；按照数据压缩率对网络虚拟手术的工作数据压缩后执行数据传输；在网络虚拟手术的数据传输过程中，基于预测补偿窗口大小的卡尔曼预测器补偿延迟，根据冗余重传次数触发冗余重传对抗丢包，将本地插值平滑因子代入插值滤波器平滑网络抖动；将反向传播神经网络与虚拟手术力反馈系统相结合，实现了对网络化虚拟手术中延迟、抖动和丢包问题的自适应调节。

本发明授权一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法，其特征在于，包括： 获得网络虚拟手术的工作在线特征，将工作在线特征输入至预训练后的反向传播神经网络获得四个监测输出特征；根据四个监测输出特征计算获得数据压缩率、预测补偿窗口大小、冗余重传次数以及本地插值平滑因子； 按照数据压缩率对网络虚拟手术的工作数据压缩后执行数据传输；在网络虚拟手术的数据传输过程中，基于预测补偿窗口大小的卡尔曼预测器补偿延迟，根据冗余重传次数触发冗余重传对抗丢包，将本地插值平滑因子代入插值滤波器平滑网络抖动； 所述反向传播神经网络包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层和输出层； 所述反向传播神经网络的训练过程包括： 获得网络虚拟手术的工作训练特征并输入至所述反向传播神经网络的输入层，通过第一隐藏层对工作训练特征进行特征提取获得第一中间特征，将第一中间特征输入至所述第二隐藏层获得第二中间特征； 通过输出层对第二中间特征进行聚类获得训练输出特征，根据训练输出特征计算反向传播神经网络的第一训练损失值，表达公式为： ； ； ，，； ； 其中，表示损失函数，表示有效延迟的权重系数，表示有效延迟，表示力反馈误差的权重系数，表示预测的力反馈值，表示实际的力反馈值，表示压缩率波动项的权重系数，表示压缩率随时间的变化率，表示数据压缩率，表示时间，表示冗余重传次数的惩罚项的权重系数，表示冗余重传次数的惩罚项，为冗余重传次数；为网络虚拟手术过程中的端到端延迟，为本地插值平滑因子，为预测补偿窗口大小的权重，为预测补偿窗口大小；、、和分别为输出层各节点输出的训练输出特征； 利用第一训练损失值对反向传播神经网络进行优化权重； 基于训练输出特征设定网络虚拟手术的传输参数并执行数据传输，记录网络虚拟手术中数据传输过程的工作监测特征；每间隔设定时间根据相邻两次记录的工作监测特征计算第二训练损失值，利用第二训练损失值对反向传播神经网络进行优化权重； 将工作监测特征作为工作训练特征重新训练反向传播神经网络，重复迭代反向传播神经网络的训练过程，直至达到预设阈值输出训练后反向传播神经网络。

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