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龙图腾网获悉苏州科美信息技术有限公司申请的专利一种基于自适应学习的闪存纠错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：CN121050932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511041831.8，技术领域涉及：G06F11/10；该发明授权一种基于自适应学习的闪存纠错方法及系统是由陈光第;黄蓉设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应学习的闪存纠错方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应学习的闪存纠错方法及系统，涉及数据存储技术领域，包括，实时采集闪存电压分布及误码位置，并结合环境参数生成动态特征向量；基于动态特征向量构建超图神经网络，并获取各存储区域的错误传播风险分数，生成优先级列表；基于优先级列表，采用矩阵重构调整低密度奇偶校验矩阵的校验连接度，形成稀疏校验矩阵；基于解码器就绪状态信号生成初始化参数和解向量，进行采样迭代与阈值判决，输出解码结果；当解码失败时，采用聚合优化进行多设备参数更新，并重新解码输出最终校正数据。本发明通过多设备参数聚合优化协同纠错，解决了单一设备解码的局限性，优化全局纠错性能，增强容错能力。

本发明授权一种基于自适应学习的闪存纠错方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应学习的闪存纠错方法，其特征在于：包括， 实时采集闪存电压分布及误码位置，并结合环境参数生成动态特征向量； 基于动态特征向量构建超图神经网络，并获取各存储区域的错误传播风险分数，生成优先级列表； 将动态特征向量映射为超图节点，使用K近邻法建立超边连接，并结合超边权重构建带权超图； 基于带权超图，使用双层卷积学习错误传播模式，利用注意力强化路径，获取错误传播风险分数并归一化，生成错误传播风险矩阵； 依据错误传播风险矩阵，使用动态加权、前K项筛选与异常检测，形成优先级列表； 基于优先级列表，采用矩阵重构调整低密度奇偶校验矩阵的校验连接度，形成稀疏校验矩阵； 通过部分重配置将稀疏校验矩阵进行划分，调整ADC量化与干扰消除生成信噪比，以硬件绑定方式输入解码器并输出就绪状态信号； 基于解码器就绪状态信号生成初始化参数和解向量，进行采样迭代与阈值判决，输出解码结果； 当解码失败时，采用聚合优化进行多设备参数更新，并重新解码输出最终校正数据； 当解码失败时，基于当前稀疏校验矩阵与实时闪存数据，分析误码分布特征、提取环境参数以及匹配设备，输出匹配设备列表与环境特征参数； 基于匹配设备列表与环境特征参数，加权融合各设备稀疏校验矩阵，并校准信噪比，生成全局优化校验矩阵与优化信噪比； 依据全局优化校验矩阵与优化信噪比，动态配置解码参数、执行增强解码以及触发数据恢复，形成最终校正数据。

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