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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市微特精密科技股份有限公司申請的專利一種測試設(shè)備數(shù)據(jù)同步處理方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119892286B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510355074.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04J3/06；該發(fā)明授權(quán)一種測試設(shè)備數(shù)據(jù)同步處理方法及系統(tǒng)是由程志勇;胡保民;羅輝;梅燃燃設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種測試設(shè)備數(shù)據(jù)同步處理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種測試設(shè)備數(shù)據(jù)同步處理方法及系統(tǒng)，具體涉及數(shù)據(jù)同步技術(shù)領(lǐng)域，用于解決數(shù)據(jù)同步自適應(yīng)優(yōu)化不足的問題；本發(fā)明通過構(gòu)建端口數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)圖，基于時變鄰接矩陣優(yōu)化端口間的連接關(guān)系，并利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取端口數(shù)據(jù)表征，優(yōu)化數(shù)據(jù)同步策略，基于因果關(guān)系模型分析數(shù)據(jù)同步誤差的影響因素，識別端口間數(shù)據(jù)偏差的傳播路徑，并計算數(shù)據(jù)漂移量，使用因果推斷優(yōu)化同步窗口，修正數(shù)據(jù)漂移，構(gòu)建統(tǒng)一時間尺度，并基于特征編碼提取模態(tài)信息，使用自注意力機制建模跨模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，優(yōu)化端口間特征匹配，提高數(shù)據(jù)融合的精度，實現(xiàn)端口數(shù)據(jù)的高精度同步對齊和融合，為測試設(shè)備的數(shù)據(jù)分析、異常檢測提供更高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入。

本發(fā)明授權(quán)一種測試設(shè)備數(shù)據(jù)同步處理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種測試設(shè)備數(shù)據(jù)同步處理方法，其特征在于，包括如下步驟：根據(jù)測試設(shè)備各端口數(shù)據(jù)構(gòu)建端口數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)圖，并基于時變鄰接矩陣確定端口間的連接關(guān)系，使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取端口數(shù)據(jù)表征，優(yōu)化數(shù)據(jù)同步策略；構(gòu)建因果關(guān)系模型，分析數(shù)據(jù)同步誤差的影響因素，識別端口間數(shù)據(jù)偏差的傳播路徑，計算數(shù)據(jù)漂移量，并基于因果推斷優(yōu)化同步窗口，進行數(shù)據(jù)漂移的修正；對端口數(shù)據(jù)進行時間對齊，構(gòu)建統(tǒng)一時間尺度，并基于特征編碼提取模態(tài)關(guān)鍵信息，基于自注意力機制確定跨模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，并優(yōu)化端口間特征匹配；構(gòu)建因果關(guān)系模型，分析數(shù)據(jù)同步誤差的影響因素，識別端口間數(shù)據(jù)偏差的傳播路徑，具體過程如下：定義因果變量集合：，其中，XN為端口N的數(shù)據(jù)流；為時間同步誤差，表示端口之間的時鐘漂移；為信號干擾強度，表示端口間的信號影響程度；為設(shè)備誤差，表示傳感器或測量裝置的系統(tǒng)偏差；使用基于概率圖模型的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法自動學(xué)習(xí)因果關(guān)系，得到因果關(guān)系圖，因果關(guān)系圖的節(jié)點表示各端口數(shù)據(jù)及影響因子，邊表示因果關(guān)系；構(gòu)建因果關(guān)系圖后，使用傳遞熵計算數(shù)據(jù)偏差的影響程度；傳遞熵表達(dá)式為：，其中，HX表示數(shù)據(jù)流的信息熵，表示端口i的數(shù)據(jù)對端口j的未來值的影響強度，和分別為端口i和j在時刻t的數(shù)據(jù)流；通過計算所有端口間的傳遞熵，構(gòu)建出數(shù)據(jù)偏差傳播矩陣：，式中，表示端口k的數(shù)據(jù)對端口j的未來值的影響強度；計算數(shù)據(jù)漂移量，并基于因果推斷優(yōu)化同步窗口，進行數(shù)據(jù)漂移的修正，具體過程如下：根據(jù)端口間的傳遞熵構(gòu)建的數(shù)據(jù)偏差傳播矩陣確定傳播路徑，使用因果干預(yù)計算數(shù)據(jù)漂移量：將端口數(shù)據(jù)的理論值與實際觀測值之間的偏差作為數(shù)據(jù)漂移量；基于貝葉斯推斷計算數(shù)據(jù)偏差的貢獻量，表達(dá)式為：，為后驗概率，表示已知實際觀測值X后，端口i的數(shù)據(jù)漂移量真實發(fā)生的概率；為存在端口i數(shù)據(jù)漂移量過程觀測到實際觀測值X的概率，為數(shù)據(jù)漂移量的先驗概率，為實際觀測值X發(fā)生的總概率；定義同步誤差函數(shù)：，其中，是數(shù)據(jù)同步窗口，是窗口大小與漂移誤差的關(guān)系函數(shù)；使用最優(yōu)化方法求解同步誤差最小的窗口大小：，其中，為最小的同步窗口；選擇最小的同步窗口進行最小化數(shù)據(jù)漂移誤差。

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