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龙图腾网恭喜北京华档致远科技有限公司申请的专利跨网信息识别与分类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：CN119089234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410500194.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权跨网信息识别与分类方法及系统是由王君设计研发完成，并于2024-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨网信息识别与分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种跨网信息识别与分类方法及系统，包括：云服务器集群获取实时的跨网信息；对所述跨网信息进行初步识别及预分类；构建并训练双层神经网络模型，利用训练后的双层神经网络模型来拟合所述跨网信息的一维瓦塞尔斯坦Wasserstein梯度流；基于拟合结果，对所述跨网信息的初步识别及预分类结果进行校正。

本发明授权跨网信息识别与分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨网信息识别与分类方法，其特征在于，所述方法包括：云服务器集群获取实时的跨网信息；所述跨网信息为文本信息；对所述跨网信息进行初步识别及预分类；构建并训练双层神经网络模型，利用训练后的双层神经网络模型来拟合所述跨网信息的一维Wasserstein梯度流；基于拟合结果，对所述跨网信息的初步识别及预分类结果进行校正；所述构建并训练双层神经网络模型，利用双层神经网络模型来拟合所述跨网信息的一维Wasserstein梯度流，包括：构建双层神经网络模型，初始化所述双层神经网络模型的参数；获取数据训练集，所述数据训练集展示了不同数据特征之间的Wasserstein距离；基于所述数据训练集对所述双层神经网络模型进行训练；基于所述跨网信息，建立一维Wasserstein空间中的概率分布模型；基于所述一维Wasserstein空间中的概率分布模型，利用训练后的所述双层神经网络模型计算一维Wasserstein梯度流的近似解；所述利用训练后的所述双层神经网络模型计算一维Wasserstein梯度流的近似解，包括：获取所述一维Wasserstein空间中的拉格朗日映射函数；利用训练后的所述双层神经网络模型执行所述拉格朗日映射函数的近似计算，并检查计算结果中数据分布的拟合情况；通过梯度下降方法优化所述双层神经网络模型参数的参数；所述利用训练后的所述双层神经网络模型执行所述拉格朗日映射函数的近似计算，并检查计算结果中数据分布的拟合情况，包括：利用训练后的所述双层神经网络模型对拉格朗日映射函数进行近似计算，并输出近似计算结果；计算近似计算结果与实际分布之间的Wasserstein距离，以便判断检查计算结果中数据分布的拟合质量。

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