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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利一种基于人工智能的终端软件综合分析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：CN120448247B 。

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：202510939849.3，技术领域涉及：G06F11/362；该发明授权一种基于人工智能的终端软件综合分析方法及系统是由陈昊;孙浩;谢满德;洪涛设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的终端软件综合分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于人工智能的终端软件综合分析方法及系统，该方法通过获取终端设备的硬件配置信息和终端软件的性能指标数据，进行特征提取后结合历史样本进行聚类分析，并利用强化学习调优模型生成软件参数配置建议，进一步通过白盒约束规则和黑盒性能预测模型进行安全评估，最终生成软件优化方案并监控性能变化以优化模型。该方法能够挖掘获取的数据的内在结构和潜在模式、在不同硬件环境下实现智能化调优，同时兼顾安全性和性能的动态优化，提升终端软件的运行效率和稳定性。

本发明授权一种基于人工智能的终端软件综合分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的终端软件综合分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取终端设备的硬件配置信息以及终端软件在所述终端设备上运行过程中的性能指标数据； 对所述性能指标数据进行特征提取处理，得到性能特征； 将所述性能特征和所述硬件配置信息作为当前样本特征加入历史样本特征集，以更新所述历史样本特征集；并对所述历史样本特征集中的所有样本特征进行聚类分析，得到所述当前样本特征的聚类分析结果； 将所述当前样本特征和所述聚类分析结果输入至强化学习调优模型，输出软件参数配置建议； 基于白盒约束规则和黑盒性能预测模型对所述软件参数配置建议进行安全评估，得到评估结果，并根据所述评估结果生成软件优化方案； 在根据所述软件优化方案配置所述终端软件的参数后，监控所述终端软件在所述终端设备上运行过程中的性能变化数据，并根据所述性能变化数据优化所述强化学习调优模型； 所述强化学习调优模型的训练过程包括： 通过遗传算法对软件配置参数空间进行粗粒度探索，生成初始样本集； 基于深度确定性策略梯度算法构建Actor‑Critic网络，并利用所述初始样本集对所述Actor‑Critic网络进行预训练； 在训练过程中获取软件性能反馈数据，并根据所述软件性能反馈数据和预设的奖励函数更新所述Actor‑Critic网络的网络参数； 其中，所述初始样本集包括状态、动作和奖励；所述状态包括：由所述遗传算法得到的生成式硬件配置信息和生成式性能特征，以及生成式聚类分析结果；所述生成式聚类分析结果为由所述生成式硬件配置信息和所述生成式性能特征形成的生成式样本特征在所述历史样本特征中进行所述聚类分析得到的结果；所述动作为由所述遗传算法生成的软件参数配置建议；所述奖励为根据预设评估规则计算的奖励值； 所述白盒约束规则的约束条件为： ； 其中，为所述终端软件的线程池容量上限，为所述终端设备的CPU核心数，为所述终端软件的JVM堆内存上限，为所述终端设备的物理内存总量，为预设的非堆内存预留值，、和为预设值。

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