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龙图腾网获悉鹏钛存储技术(南京)有限公司申请的专利宽温环境下NAND闪存重读稳定性提升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：CN120723165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511141089.8，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权宽温环境下NAND闪存重读稳定性提升方法及系统是由金江林;胡锦涛;柳擎设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本宽温环境下NAND闪存重读稳定性提升方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理与神经网络技术领域，公开了宽温环境下NAND闪存重读稳定性提升方法及系统。该方法包括在K个预设温度下采集NAND闪存选定存储页中存储单元的阈值电压数据并关联其元属性，通过Embedding和CNN–LSTM网络生成最终的综合特征向量，输入全连接层后输出各编程状态在各预设温度下的谷底区间的起止电压索引；对同编程状态同温度下所有存储页的谷底区间求交集生成该编程状态在该温度下的公共谷底区间；对同编程状态在各预设温度下的公共谷底区间求交集生成宽温兼容谷底区间；计算宽温兼容谷底区间相对标准参考索引的电压偏移量区间并配置重读挡位。本发明旨在提升NAND闪存在宽温环境下的重读稳定性。

本发明授权宽温环境下NAND闪存重读稳定性提升方法及系统在权利要求书中公布了：1.宽温环境下NAND闪存重读稳定性提升方法，其特征在于，包括： 在K个预设温度下，针对NAND闪存存储单元的不同编程状态，随机选择S个存储页，采集每个选定存储页中所有存储单元的阈值电压数据；其中，每条阈值电压数据均关联温度、块编号、平面编号和页编号的元属性； 通过Embedding技术将元属性转换为一个元属性特征向量；将阈值电压数据输入CNN-LSTM网络进行处理，输出多维特征向量，并将多维特征向量转换为一维特征向量；拼接一维特征向量和元属性特征向量，生成最终的综合特征向量； 所述将阈值电压数据输入CNN-LSTM网络进行处理，输出多维特征向量，并将多维特征向量转换为一维特征向量，包括： 对阈值电压数据的输入波形序列进行零填充，得到填充后的序列；其中，为输入波形序列的长度，为需要填充的零的数量；为实数集；为填充后序列的维度；为输入波形序列中的第个采样点电压； 对于，填充后的序列中第个采样点电压表示为： 式中，为输入波形序列中的第个采样点电压； 使用个独立训练的卷积核在填充后的序列上进行一维卷积运算，生成个一维特征图；其中，第个卷积核，为卷积核的尺寸；为每个一维特征图的长度； 一维特征图的第个元素，计算公式为： ； 式中，为第个卷积核的偏置项；.为卷积层的激活函数；为第个卷积核的第个权重系数；为填充后的序列中第个采样点电压；为卷积核内部的滑动索引；为卷积操作的步长； 一维特征图的长度，计算公式为： ； 个一维特征图构成特征图集合，表达式为： ； 对特征图集合中的每个一维特征图应用全局平均池化操作，得到对应的标量值，计算公式为： ； 式中，为全局平均池化操作；为第个一维特征图的第个元素； 将个标量值组合成初始CNN特征向量，计算公式为： ； 对初始CNN特征向量进行层归一化处理，分别计算初始CNN特征向量的均值和方差，计算公式为： ； ； 通过均值和方差归一化向量元素，生成归一化CNN特征向量，公式为： ； 式中，为归一化CNN特征向量的第个元素；为初始CNN特征向量的第个元素；为极小常数；为可学习权重，用于调节特征尺度；为可学习偏置，用于调节特征偏移； 将归一化CNN特征向量作为单时间步输入提供给LSTM网络，输出多维特征向量∈；其中，为LSTM输出的多维特征向量的维度； 将多维特征向量进行展平操作，转换为一维特征向量∈； 将最终的综合特征向量输入全连接层，输出每个编程状态在各预设温度下的谷底区间的起始电压位置索引和结束电压位置索引； 对同一个编程状态在同一温度下的所有选定存储页的谷底区间求交集，生成该编程状态在该温度下的公共谷底区间； 对同一编程状态在各预设温度下的公共谷底区间求交集，生成覆盖所有预设温度的宽温兼容谷底区间； 计算宽温兼容谷底区间相对于标准参考索引的电压偏移量区间，配置M组重读挡位到NAND闪存。

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