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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利面向工业边缘场景异构卷积神经网络的多目标解析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：CN119512750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411599829.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向工业边缘场景异构卷积神经网络的多目标解析方法是由崔禾磊;孙迈;郑霄龙;郭斌;於志文设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向工业边缘场景异构卷积神经网络的多目标解析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向工业边缘场景异构卷积神经网络的多目标解析方法。该方法包括：获取多个目标任务，其中，不同目标任务采用不同卷积神经网络模型进行处理；当每一目标任务从终端设备卸载到边缘服务器时，将不同卷积神经网络模型通过分组层粒度划分和优化器搜索进行处理，使不同卷积神经网络模型的可分割层数相等，其中，每一目标任务对应一个终端设备和一个边缘服务器。本发明解决了现有的技术解析异构CNN推理任务寻找最佳卸载方案时，通过频繁地初始化来应对搜索空间和分割层之间关系的动态，每个模型量身定制解析策略会造成计算资源的浪费和模型间相关性的损失的技术问题。

本发明授权面向工业边缘场景异构卷积神经网络的多目标解析方法在权利要求书中公布了：1.面向工业边缘场景异构卷积神经网络的多目标解析方法，其特征在于，包括： 获取多个目标任务，其中，不同目标任务采用不同卷积神经网络模型进行处理； 当每一目标任务从终端设备卸载到边缘服务器时，将不同卷积神经网络模型通过分组层粒度划分和优化器搜索进行处理，使不同卷积神经网络模型的可分割层数相等，其中，每一目标任务对应一个终端设备和一个边缘服务器； 当每一目标任务通过每一目标任务对应的卷积神经网络模型进行处理时，根据每一目标任务对应的卷积神经网络模型的层数，创建与每一目标任务对应的卷积神经网络模型的层数对应维度的初始种群，其中，初始种群包括n个体，每个个体的维度为每一目标任务对应的卷积神经网络模型的层数加代表服务器标识的一个维度； 通过差分进化算法对与每一目标任务对应的卷积神经网络模型的层数对应维度的初始种群进行迭代更新，得到与每一目标任务对应的卷积神经网络模型的层数对应维度的目标种群； 将与每一目标任务对应的卷积神经网络模型的层数对应维度的目标种群通过sigmod函数进行转换，得到每一目标任务的01编码种群； 通过每一目标任务的01编码种群中每个个体的零的数量，得到每一目标任务的多个候选解，其中，每个候选解为每个个体的零的数量加服务器标识； 基于每一目标任务的多个候选解，确定每一个目标任务的目标分割层数； 基于每一个目标任务的目标分割层数，确定每一个目标任务的总延迟和总能量； 基于每一个目标任务的总延迟和总能量，得到多个目标任务的总延迟和总能量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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