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龙图腾网恭喜深圳硬之城信息技术有限公司申请的专利面向集成模块的数据流智能重构方法、装置及智能芯片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：CN119475328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510055327.7，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权面向集成模块的数据流智能重构方法、装置及智能芯片是由李六七设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向集成模块的数据流智能重构方法、装置及智能芯片在说明书摘要公布了：本发明涉及智能芯片技术领域，公开了一种面向集成模块的数据流智能重构方法、装置及智能芯片，其中，该方法包括：对芯片集成模块数据流进行双流特征分解，得到第一模块流特征提取向量和第一数据流特征提取向量；输入对抗网络进行特征优化，得到第二模块流特征提取向量和第二数据流特征提取向量；基于芯片系统运行参数构建有向因果图并进行图神经网络编码，得到运行模式嵌入向量；输入条件变分自编码网络进行因果解耦，得到解耦特征向量；对解耦特征向量进行概率密度计算和边界距离计算，得到数据流安全评分；进行多层贝叶斯感知重构，得到目标重构数据流。该方法有效处理了不同运行条件下的数据分布变化问题，提高了重构数据流的可靠性。

本发明授权面向集成模块的数据流智能重构方法、装置及智能芯片在权利要求书中公布了：1.一种面向集成模块的数据流智能重构方法，其特征在于，所述方法包括：对芯片集成模块数据流进行双流特征分解，得到第一模块流特征提取向量和第一数据流特征提取向量；将所述第一模块流特征提取向量和所述第一数据流特征提取向量输入对抗网络进行特征优化，得到第二模块流特征提取向量和第二数据流特征提取向量；基于芯片系统运行参数构建有向因果图，并对所述有向因果图进行图神经网络编码，得到运行模式嵌入向量；具体包括：对芯片系统运行参数进行采集和归一化处理，得到系统状态参数矩阵，所述系统状态参数矩阵包含温度参数、电压参数和负载参数；基于所述系统状态参数矩阵构建初始顶点集合，并构建顶点间的有向连接关系，得到有向因果图；对所述有向因果图中的每个顶点构建包含输入变换层和输出变换层的顶点特征提取器，通过所述输入变换层将顶点参数映射到特征空间，得到顶点映射特征，将所述顶点映射特征输入所述输出变换层进行降维变换，得到顶点嵌入特征；基于所述有向因果图的边集，对所述顶点嵌入特征进行注意力权重计算，得到注意力分数矩阵；将所述注意力分数矩阵与所述顶点嵌入特征进行矩阵乘法运算，得到加权特征矩阵，并对所述加权特征矩阵进行非线性激活和归一化处理，得到顶点更新特征矩阵；将所述顶点更新特征矩阵输入多层图卷积网络进行特征聚合，得到图结构特征向量，并对所述图结构特征向量进行自注意力池化操作，得到运行模式嵌入向量；将所述运行模式嵌入向量、所述第二模块流特征提取向量和所述第二数据流特征提取向量输入条件变分自编码网络进行因果解耦，得到解耦特征向量；具体包括：将所述运行模式嵌入向量、所述第二模块流特征提取向量和所述第二数据流特征提取向量进行张量拼接，得到联合特征张量；将所述联合特征张量输入条件变分自编码网络的第一全连接层进行特征降维，得到第一隐层特征，对所述第一隐层特征进行批归一化处理，得到归一化特征，对所述归一化特征进行ReLU激活处理，得到编码器输入特征；将所述编码器输入特征输入条件变分自编码网络的第二全连接层进行均值映射，得到潜在空间均值向量，将所述编码器输入特征输入条件变分自编码网络的第三全连接层进行方差映射，得到潜在空间方差向量；基于所述潜在空间均值向量和所述潜在空间方差向量进行重参数化采样，得到潜在变量样本，并对所述潜在变量样本和所述运行模式嵌入向量进行特征融合，得到解码器输入特征；对所述解码器输入特征进行条件解码重构，将所述解码器输入特征输入解码器网络的第一全连接层进行特征变换，得到第二隐层特征，对所述第二隐层特征进行批归一化和ReLU激活处理，得到激活特征；将所述激活特征输入解码器网络的第二全连接层进行重构映射，得到重构特征向量，并计算所述重构特征向量与所述联合特征张量的重构损失和KL散度损失；基于所述重构损失和所述KL散度损失对所述条件变分自编码网络进行优化计算，得到解耦特征向量；对所述解耦特征向量进行概率密度计算和边界距离计算，得到数据流安全评分；基于所述数据流安全评分和所述解耦特征向量进行多层贝叶斯感知重构，得到目标重构数据流。

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