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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种在星载环境下应用人工智能模型的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：CN116245192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211549270.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种在星载环境下应用人工智能模型的方法是由徐梦炜;袁鑫;马骁;周傲;张乙然;孙其博;王尚广设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在星载环境下应用人工智能模型的方法在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种在星载环境下应用人工智能模型的方法，本申请实施例通过在卫星中存储经过放缩处理的人工智能模型的模型参数，并在应用时对已放缩处理的人工智能模型的模型参数进行恢复，从而避免了卫星存储的人工智能模型，特别是人工智能模型中的模型参数受到辐射损伤的影响而变化，导致的在应用时无法保证人工智能模型的准确性，保证了后续在卫星内存中应用人工智能模型时的应用准确性及可靠性。

本发明授权一种在星载环境下应用人工智能模型的方法在权利要求书中公布了：1.一种在星载环境下应用人工智能模型的方法，其特征在于，包括： 将人工智能模型的经过放缩处理的模型参数对应放缩权重，存储在卫星中，其中，放缩权重针对训练好的人工智能模型的不同层模型参数分别对应设置； 在所述卫星应用所述人工智能模型时，对存储的所述经过放缩处理的模型参数采用对应的所述放缩权重，进行恢复，得到所述人工智能模型的模型参数； 将所述人工智能模型的模型参数置入到所述人工智能模型中对应的层结构中，运行，进行所述卫星采集的数据的处理； 其中，针对训练好的人工智能模型的不同层模型参数分别对应设置包括： 对于人工智能模型的当前层，得到所述层的一模型参数的浮点数，将浮点数的指数位数值与所述浮点数的指数位的最大数值之间的差值，作为所述模型参数的最大放缩权重，从所述层的所有模型参数的最大放缩权重，选取最小放缩权重，作为所述层的模型参数对应的放缩权重； 所述人工智能模型的经过放缩处理的模型参数以如下方式获得： 确定待进行放缩处理的模型参数在所述人工智能模型的所属层，根据所述所属层确定对应的放缩权重； 对所述待进行放缩处理的模型参数乘以2放缩权重得到第一计算中间值； 对所述第一计算中间值的指数位进行设定移位数的左移操作。

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