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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种网络结构的特征选择及优化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：CN120017508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510482704.5，技术领域涉及：H04L41/0823；该发明授权一种网络结构的特征选择及优化方法是由谢鲲;邹大辉;李晓灿;文吉刚;谢高岗设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络结构的特征选择及优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种网络结构的特征选择及优化方法，构建任务模型并加入选择因子层，得到特征选择模型；获取的流量数据集作为特征选择模型的输入，依据特征选择策略筛选出K个统计特征及其对应的选择因子值，得到预筛选特征；以位宽长度为特征采用动态规则算法筛选出满足位宽限制条件的特征，与所述预筛选特征组合，得到流量特征；针对流量特征与设定的标签特征之间的空间距离，得到精确度；依据所述精确度，调整所述选择因子层中选择因子的值大小，并通过控制平面下发指令，以调整数据平面的匹配操作表，从而选取更适配的流量特征。通过自适应于下游任务模型的流统计特征选择及有限资源下，择优且快速地选择特征，提高网络结构的计算精度。

本发明授权一种网络结构的特征选择及优化方法在权利要求书中公布了：1.一种网络结构的特征选择及优化方法，其特征在于，包括以下方法： 构建任务模型并加入选择因子层，得到特征选择模型； 获取的流量数据集作为特征选择模型的输入，依据特征选择策略筛选出K个统计特征及其对应的选择因子值，得到预筛选特征； 以内存位宽长度为特征采用动态规划算法筛选出满足内存位宽限制条件的特征，与所述预筛选特征组合，得到流量特征； 针对流量特征与设定的标签特征之间的空间距离，得到精确度；依据所述精确度，调整所述选择因子层中选择因子的值大小，并通过控制平面下发指令，以调整数据平面的匹配操作表，从而选取更适配的流量特征；其中，空间距离是由交叉熵损失函数中引入类平衡项和焦点项构建的总损失函数计算得到；所述总损失函数表示为： ； 其中，是类平衡项,能够根据类别的样本量调整每个类的权重； 是焦点项,能够更多地关注难以预测的样本类；是控制类平衡项影响程度的超参数，是控制焦点项影响程度的超参数，实际标签为y,为i类的预测概率。

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