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龙图腾网获悉国网数字科技控股有限公司;国网区块链科技(北京)有限公司;国网江苏省电力有限公司物资分公司申请的专利电子数据信任强度认证的分级识别方法、装置、系统及介质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：CN121071434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511605363.2，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权电子数据信任强度认证的分级识别方法、装置、系统及介质是由俞春华;郭庆雷;杨珂;刘亚斐;郑尚卓;周若璇;潘秀魁;雷明阳;王俊生;孙爽设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本电子数据信任强度认证的分级识别方法、装置、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种电子数据信任强度认证的分级识别方法、装置、系统及介质。实现方案：通过教师端模型对样本索引序列进行特征提取，得到第一特征向量；通过学生端模型对样本索引序列进行特征提取，得到第二特征向量；对第二特征向量和第一特征向量进行整合，得到多教师蒸馏损失；基于第一特征向量与第二特征向量的欧氏距离平方，确定全局特征蒸馏损失；对第一特征向量进行正则化处理，得到正则损失；基于多教师蒸馏损失、全局特征蒸馏损失和正则损失，构建混合损失函数，通过混合损失函数的梯度对学生端模型进行训练，通过目标学生端模型对电子数据进行信任强度分级识别。本发明可提高电子数据分级识别结果的准确性。

本发明授权电子数据信任强度认证的分级识别方法、装置、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种电子数据信任强度认证的分级识别方法，其特征在于，包括： 对原始电子数据和预设的提示词分级模板进行处理，得到样本索引序列； 通过多个教师端模型对所述样本索引序列进行深层语义特征提取，得到多个第一特征向量；以及通过学生端模型对所述样本索引序列进行浅层语义特征提取，得到第二特征向量； 基于各个所述教师端模型中的第一教师权重，对所述第二特征向量和各个所述第一特征向量进行整合，得到多教师蒸馏损失； 基于各个所述第一特征向量与所述第二特征向量的欧氏距离平方，确定全局特征蒸馏损失； 通过归一化系数对各个所述第一特征向量进行正则化处理，得到正则损失； 基于任务分级损失、所述多教师蒸馏损失、所述全局特征蒸馏损失和所述正则损失，构建混合损失函数，通过所述混合损失函数的梯度对所述学生端模型进行训练，得到目标学生端模型，通过所述目标学生端模型对待识别的电子数据进行信任强度分级识别。

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国网数字科技控股有限公司;国网区块链科技(北京)有限公司;国网江苏省电力有限公司物资分公司，其通讯地址为：071700 河北省保定市雄安新区起步区渥城路88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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