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龙图腾网获悉北京连星科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的IPv6网络改造问题识别模型生成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：CN120956580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510974202.4，技术领域涉及：H04L41/06；该发明授权一种基于神经网络的IPv6网络改造问题识别模型生成方法是由缪俊;陈琦;柏成勇;高任;于海蛟设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的IPv6网络改造问题识别模型生成方法在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术，公开了一种基于神经网络的IPv6网络改造问题识别模型生成方法，包括：对网络各关键节点及网络中的IPv6支持数据进行采集；基于神经网络对采集数据进行IPv6改造问题分析；以及，输出采集数据，以供人工分析IPv6改造问题；将模型分析结果与人为分析结果进行比对，检测是否存在结果偏差；若是，则基于结果偏差，对神经网络进行迭代训练；若否，则对神经网络的调整参数和训练结果进行固化，生成IPv6网络改造问题识别模型。本申请还公开一种控制装置、计算机设备和计算机可读存储介质。本申请旨在生成能准确识别IPv6网络改造问题的专用模型，以提高IPv6网络改造问题识别的准确率和效率。

本发明授权一种基于神经网络的IPv6网络改造问题识别模型生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的IPv6网络改造问题识别模型生成方法，其特征在于，包括： 部署IPv6监测点，对网络各关键节点及网络中的IPv6支持数据进行采集，并完成数据清洗和规整入库； 基于预先经过IPv6网络改造问题识别训练的神经网络，对采集数据进行IPv6改造问题分析，生成模型分析结果；以及，输出采集数据，以供人工分析IPv6改造问题，生成人为分析结果；其中，所述神经网络基于门控机制的RNN变体构建，训练过程采用监督学习方式；在所述神经网络的网络训练过程中，使用量子门操作来更新网络的参数，其中，将网络的权重和偏置参数编码为量子态，并通过量子门序列模拟梯度下降更新过程；在所述神经网络的循环结构中，神经元之间存在循环连接，并基于受控非门让神经元对应的量子态之间产生纠缠，使得一个神经元的状态变化能够影响到与其纠缠的其他神经元； 将模型分析结果与人为分析结果进行比对，检测是否存在结果偏差； 若是，则基于结果偏差，对神经网络进行迭代训练，并返回执行所述基于预先经过IPv6网络改造问题识别训练的神经网络，对采集数据进行IPv6改造问题分析，生成模型分析结果的步骤； 若否，则对神经网络的调整参数和训练结果进行固化，生成IPv6网络改造问题识别模型；其中，所述IPv6网络改造问题识别模型学习有IPv6网络改造过程中各种问题，与IPv6支持数据中相关数据特征之间的关系；所述IPv6网络改造问题识别模型用于根据采集到的相关网络数据，识别IPv6网络改造中的问题。

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