买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川量子边界科技有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的网络信息趋势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：CN120524979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510692475.X，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权一种基于深度学习的网络信息趋势预测方法及系统是由向雕;王乾晖;叶佳斌;李征刚设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的网络信息趋势预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与信息传播分析技术领域，公开了一种基于深度学习的网络信息趋势预测方法及系统，其中，一种基于深度学习的网络信息趋势预测方法包括：通过进化算法与强化学习相结合的神经架构搜索，自动发现适合不同类型网络信息的最优神经网络结构；通过环境感知与事件触发机制实现模型结构动态重构；根据部署环境资源约束，采用重要性感知的神经元自适应剪枝技术；专门提取并增强网络信息传播中的转折点特征；实现大型高精度模型到轻量级模型的知识迁移；采用在线学习与持续优化机制防止灾难性遗忘；本发明能够准确预测网络信息传播的关键转折点，在提高预测准确率的同时，提升了预警时间，降低了计算资源消耗。

本发明授权一种基于深度学习的网络信息趋势预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的网络信息趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于历史网络信息传播数据，利用进化算法和强化学习相结合的方式自动搜索最优神经网络结构； 基于最优神经网络结构，通过监测网络信息环境变化，在检测到信息传播模式变化时触发模型结构动态重构； 对重构后的神经网络，根据部署环境的资源约束，进行重要性感知的神经元自适应剪枝； 提取并增强网络信息传播中的转折点特征，并将搜索得到的大型高精度模型的知识迁移到剪枝后的轻量级模型中； 所述提取并增强网络信息传播中的转折点特征的步骤包括： 将原始时序数据分解为趋势项、周期项和残差项； 计算时序数据的一阶导数和二阶导数，捕捉数据的变化速率和加速度； 计算Z分数，识别显著偏离正常范围的数据点； 计算累积分布特征，捕捉长期积累效应； 将原始特征与增强特征结合，形成增强特征向量； 将知识迁移后的轻量级模型部署，并对其进行在线学习与持续优化，使用经验回放机制防止灾难性遗忘。

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四川量子边界科技有限责任公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区交子大道233号4-8楼；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。