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龙图腾网获悉深圳超盈智能科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的芯片数据检测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：CN120629905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511134288.6，技术领域涉及：G01R31/28；该发明授权一种基于人工智能的芯片数据检测方法及系统是由夏俊杰;邓海滨设计研发完成，并于2025-08-14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芯片数据检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工智能的芯片数据检测方法及系统，涉及芯片检测技术领域，方法包括：获取芯片的动态功率数据；构建基于随机森林的芯片数据检测模型；判断芯片的结构复杂度是否小于预设结构复杂度；若是，采用贝叶斯滤波算法对动态功率数据进行去噪处理，得到第一去噪功率数据，并通过芯片数据检测模型进行异常检测；否则，采用双向长短时记忆网络对动态功率数据进行去噪处理，得到第二去噪功率数据，获取芯片的逻辑活动数据，共同使用第二去噪功率数据与逻辑活动数据，通过芯片数据检测模型进行异常检测。在本发明中，通过对结构复杂度，采用贝叶斯滤波算法进行去噪和采用双向长短时记忆网络进行处理，有效提高了检测效率和准确性。

本发明授权一种基于人工智能的芯片数据检测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芯片数据检测方法，其特征在于，包括： S1：获取芯片的动态功率数据； S2：构建基于随机森林的芯片数据检测模型； S3：判断所述芯片的结构复杂度是否小于预设结构复杂度；若是，进入S4；否则，进入S5； S4：采用贝叶斯滤波算法对所述动态功率数据进行去噪处理，得到第一去噪功率数据，进入S6； S5：采用双向长短时记忆网络对所述动态功率数据进行去噪处理，得到第二去噪功率数据，进入S7； S6：根据所述第一去噪功率数据，通过所述芯片数据检测模型进行异常检测； S7：获取所述芯片的逻辑活动数据，共同使用所述第二去噪功率数据与所述逻辑活动数据，通过所述芯片数据检测模型进行异常检测； 其中，所述芯片数据检测模型具体为： ； 其中，表示输出的预测类别，L表示决策树的总数，表示第棵决策树对输入特征x的预测，表示指示函数，当第棵树的预测类别为k时，，否则，，表示从所有可能的预测类别k中选择使函数最大化时所对应的预测类别k； 其中，所述结构复杂度的计算方式具体为： ； 其中，C表示复杂度判别系数，α、β表示加权系数，表示多时钟域模块的数量，表示芯片总模块数，pg表示第g个时钟域中的模块数量占芯片总模块数的比例，G表示时钟域总数，表示以2为底的对数函数，表示时钟域分布的熵； 其中，所述逻辑活动数据的获取方式具体包括： 计算所述芯片各个模块的动态功率贡献度，并选择出具有最大动态功率贡献度的目标模块； 提取所述芯片在所述目标模块中的初步逻辑活动数据； 对所述初步逻辑活动数据进行标准化处理，得到所述芯片的逻辑活动数据。

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