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龙图腾网获悉四川和恩泰半导体有限公司申请的专利一种固态硬盘数据的掉电保护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：CN119026187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411119958.2，技术领域涉及：G06F21/78；该发明授权一种固态硬盘数据的掉电保护方法是由邓飞宇设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种固态硬盘数据的掉电保护方法在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机数据存储领域，公开了一种固态硬盘数据的掉电保护方法，包括以下步骤：S1、收集固态硬盘的运行数据，所述运行数据包括电源电压、电流、温度、写入请求大小和时间戳；S2、基于所述运行数据，利用机器学习模型预测掉电概率，所述机器学习模型根据掉电前的电压变化速率和写入密集度计算掉电概率；S3、根据所预测的掉电概率调整固态硬盘的写入操作优先级，并动态调整电源输出，以维持关键数据的写入。本发明通过集成机器学习模型预测掉电概率，并基于预测结果动态调整电源输出和数据写入优先级，使固态硬盘能更有效地应对电源波动和不稳定性。

本发明授权一种固态硬盘数据的掉电保护方法在权利要求书中公布了：1.一种固态硬盘数据的掉电保护方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集固态硬盘的运行数据，所述运行数据包括电源电压、电流、温度、写入请求大小和时间戳； 基于所述运行数据，利用机器学习模型预测掉电概率，所述机器学习模型根据掉电前的电压变化速率和写入密集度计算掉电概率； 根据所预测的掉电概率调整固态硬盘的写入操作优先级，并动态调整电源输出，以维持关键数据的写入； 所述的机器学习模型是梯度提升机，且模型利用基于决策树的学习算法处理预测非线性特征和交互效应，模型训练过程中包括最小化以下目标函数： 其中，N是训练样本数量，yi是样本i的目标变量，表示掉电事件是否发生，xi是样本i的特征向量； 所述掉电概率的预测步骤包括实时计算当前的电压变化速率和写入密集度，应用训练好的梯度提升机模型实时预测掉电概率： Pfailt＝σθTXt 其中，σ是sigmoid函数，用于将模型输出转换为介于0和1之间的概率值，Xt是当前时刻的特征向量； 所述动态调整电源输出的公式为： Poutt＝Pnorm-α·Pfailt 其中，Pnorm是在正常工作状态下的标准电源输出，α是根据历史掉电数据确定的调节系数，用于调整电源输出以应对预测到的掉电风险； 所述调节系数α的值根据固态硬盘的历史掉电数据动态调整，调整方法包括： 收集固态硬盘在过去运行期间的掉电事件记录和每次掉电前的电源输出参数； 应用线性回归模型分析掉电前电源输出和掉电发生之间的关系，以确定调节系数α； 通过计算历史掉电事件的α值平均数来设定初始α值； 在运行过程中，根据新的掉电事件和电源输出数据持续更新α值。

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