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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利机载机器学习系统安全评估方法及装置、设备、存储介质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：CN118277903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410351812.4，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权机载机器学习系统安全评估方法及装置、设备、存储介质是由马赞;刘瑞华;张艳婷设计研发完成，并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本机载机器学习系统安全评估方法及装置、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行器设计技术领域，公开一种机载机器学习系统安全评估方法及装置、设备、存储介质，所述方法包括：获取机载预测神经网络模型，所述机载预测神经网络模型用于预测机载设备特征或飞行场景特征；利用PAC‑Bayes泛化边界理论及基于条件高斯分布的改进方法计算神经网络模型的失效率。本发明提出利用泛化边界理论计算机器学习模型在运行阶段带来的泛化误差及不确定性，并借助故障树计算设备顶层失效率，完成对机载机器学习系统的适航安全性评估。

本发明授权机载机器学习系统安全评估方法及装置、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机载机器学习系统安全评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取机载预测神经网络模型，所述机载预测神经网络模型用于预测机载设备特征或飞行场景特征； 利用基于条件高斯改进的PAC‑Bayes泛化边界理论计算机载预测神经网络模型的失效率； 利用机载预测神经网络模型的失效率与机载设备硬件失效率融合，对机载定位导航系统进行安全性评估； 应用所述方法的机载机器学习系统安全评估装置，包括： 训练神经网络模型模块，被配置获取机载预测神经网络模型，所述机载预测神经网络模型用于预测机载设备特征或飞行场景特征； 计算失效率模块，被配置为利用基于条件高斯改进的PAC‑Bayes泛化边界理论计算机载预测神经网络模型的失效率，利用机载预测神经网络模型的失效率与机载设备硬件失效率融合，对机载定位导航系统进行安全性评估； 利用失效率，对飞行时丧失导航定位功能进行安全性评估，具体为： 将信号时频图识别神经网络模型的失效率与导航硬件失效率相融合，借助故障树分析法计算顶层失效率，并和适航局规定的运输类飞机的安全飞行目标相比较，完成飞机飞行时丧失导航定位功能的安全性评估； 利用失效率，对飞行时丧失导航定位功能进行安全性评估，为，将通过泛化边界理论获取的信号时频图识别神经网络模型的失效率，带入飞机飞行时丧失导航定位功能的故障树自下而上计算得顶层功能失效率。

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