中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))李键坷获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))申请的专利基于深度学习的自动驾驶电子系统可靠性预测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：CN120105366B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510262634.2，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于深度学习的自动驾驶电子系统可靠性预测方法及系统是由李键坷;陈义强;王之哲;李元晟设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的自动驾驶电子系统可靠性预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于深度学习的自动驾驶电子系统可靠性预测方法及系统，方法包括：建立电磁环境与组件交互模型，并利用时频分析追踪电磁干扰源；使用动态LSTM模型预测系统组件的失效模式演变路径，并引入时变扰动模型进行动态电磁干扰正则化；结合失效模式预测结果，采用自适应时间窗和时序回归模型，预测电磁干扰对系统失效的联合影响；基于失效模式预测和电磁干扰预测值，通过自适应容错控制算法和动态资源分配策略调整系统控制信号与资源配置；根据健康评估函数动态触发失效预防机制，并通过反馈修正机制优化预防措施。本发明有效解决了现有技术在预测精度、干扰识别与容错机制等方面的不足，为自动驾驶系统的可靠性提升提供了新的技术路径。
本发明授权基于深度学习的自动驾驶电子系统可靠性预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的自动驾驶电子系统可靠性预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立电磁环境与组件交互模型，通过多维传感器数据融合生成系统健康状态输入，并利用时频分析追踪电磁干扰源； S2：基于健康状态的高阶统计量特征识别系统的失效模式；使用动态LSTM模型预测系统组件的失效模式演变路径，并引入时变扰动模型进行动态电磁干扰正则化； S3：结合失效模式预测结果，采用自适应时间窗和时序回归模型，预测电磁干扰对系统失效的联合影响； S4：基于失效模式预测和电磁干扰预测值，通过自适应容错控制算法和动态资源分配策略调整系统控制信号与资源配置； S5：结合实时反馈设计健康评估函数，根据健康评估函数动态触发失效预防机制，并通过反馈修正机制优化预防措施。
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中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))，其通讯地址为：511300 广东省广州市增城区朱村街朱村大道西78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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