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龙图腾网获悉中国兵器装备集团兵器装备研究所申请的专利一种基于神经网络模型的实时系统唤醒时延补偿方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质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：CN121029258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511543923.6，技术领域涉及：G06F9/4401；该发明授权一种基于神经网络模型的实时系统唤醒时延补偿方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质是由王新蕊;黄治达;刘姗姗;靳翔宇;金宇杰设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的实时系统唤醒时延补偿方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于神经网络模型的实时系统唤醒时延补偿方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取实时系统从低功耗模式被唤醒时的延迟唤醒时间真实值和系统唤醒相关数据，经预处理后得到训练集和测试集；利用训练集和测试集优化训练神经网络模型，得到优化后的神经网络模型；采集待测实时系统从低功耗模式被唤醒时的系统唤醒相关数据，并对其进行预处理后，输入优化后的神经网络模型得到待测实时系统的延迟唤醒时间预测值，并根据该延迟唤醒时间预测值调整待测实时系统休眠时间，以补偿延迟并保证唤醒实时性。本发明利用神经网络预测低功耗系统唤醒延迟，并通过补偿机制提高实时性。

本发明授权一种基于神经网络模型的实时系统唤醒时延补偿方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的实时系统唤醒时延补偿方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取实时系统从低功耗模式被唤醒时的延迟唤醒时间真实值和系统唤醒相关数据，并对获取的数据进行预处理，以得到训练集和测试集；系统唤醒相关数据包括：休眠时间、硬件信息加权值、系统负载值、唤醒前系统接收的任务信息加权值和唤醒后系统接收的任务信息加权值；在步骤S1中，任务信息包括：任务优先级、任务栈大小、任务执行时间和任务资源需求；硬件信息包括硬件主频和外设性能； S2，将训练集输入到构建好的神经网络模型中进行训练，通过反向传播算法更新神经网络模型的权重和偏置，得到训练好的神经网络模型； S3，将测试集输入到训练好的神经网络模型中，得到延迟唤醒时间预测值，计算延迟唤醒时间预测值和测试集中相对应的延迟唤醒时间真实值之间的误差，并根据该误差对神经网络模型的结构和超参数进行优化，得到优化后的神经网络模型； S4，采集待测实时系统从低功耗模式被唤醒时的系统唤醒相关数据，并对其进行预处理后，输入优化后的神经网络模型得到待测实时系统的延迟唤醒时间预测值，并根据待测实时系统的延迟唤醒时间预测值调整待测实时系统休眠时间，以补偿延迟并保证唤醒实时性。

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