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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的PLC编程语言程序并行检测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：CN119883280B 。

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：202510000926.9，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权一种基于深度学习的PLC编程语言程序并行检测方法是由邬惠峰;林佳怡;陈佰平;孙丹枫设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的PLC编程语言程序并行检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的PLC编程语言程序并行检测方法，该方法首先将PLC编程语言转化为IR代码表示，按照并行化和不并行化对IR代码表示标注，生成双向函数关联图组成图数据集。其次基于图数据集获取每个节点匹配类型标签，基于图嵌入算法和链接动态图LDGCNN模型构建并行化检测模型，检测是否并行。最后针对代码片段计算复杂度数值，将复杂度数值超过设定阈值的IR代码表示，通过训练后的LDGCNN模型进行识别，若识别结果为要并行，则保留代码片段的头文件以及相关变量定义，对代码片段进行拆分，得到并行程序。本发明降低并行编程开发成本，提高并行程序处理效率与可靠性，降低出错概率。

本发明授权一种基于深度学习的PLC编程语言程序并行检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的PLC编程语言程序并行检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：将PLC编程语言转化为IR代码表示，按照并行化和不并行化对IR代码表示进行标注，生成双向函数关联图BFDG，组成图数据集； 所述双向函数关联图BFDG是一种同时包含程序数据流信息和控制流信息的图结构表示，其每个节点均代表一条LLVM IR语句，形成BFDG前对IR代码表示进行处理，然后整合节点间的控制依赖和数据依赖，生成有向多重图表示的BFDG； 步骤S2：基于图数据集获取每个节点匹配类型标签，基于图嵌入算法Struc2Vec和链接动态图LDGCNN模型构建并行化检测模型，检测是否并行，具体实现过程如下： 步骤S2.1：对图数据集进行预处理得到每个节点匹配类型标签，利用图嵌入算法Struc2Vec对BFDG进行图嵌入训练，将嵌入结果作为节点的特征向量； 步骤S2.2：构建链接动态图LDGCNN模型，将类型标签和节点的特征向量组合得到新的特征图输入LDGCNN模型进行训练，输出是否并行； 步骤S3：针对代码片段计算出复杂度数值； 步骤S4：将复杂度数值超过设定阈值的IR代码表示，通过训练后的LDGCNN模型对代码片段进行识别，若识别结果为要并行，则保留代码片段的头文件以及相关变量定义，对代码片段进行拆分，得到并行程序。

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