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龙图腾网获悉浙江网盛数新软件股份有限公司申请的专利一种序列化注解形式的动态配置切换系统及控制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：CN119150036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411666721.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种序列化注解形式的动态配置切换系统及控制方法是由张永刚;范成良;姚建荣;戴柳杨设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种序列化注解形式的动态配置切换系统及控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种序列化注解形式的动态配置切换系统及控制方法，获取所述工业设备的实时运行状态；将所述实时运行状态输入至预设的参数配置模型，输出动态配置参数集；根据所述动态配置参数集，加载若干配置参数；其中，所述动态配置参数集是由参数配置模型输出，并以序列化注解格式表示的若干配置参数；本发明通过通过多任务学习模型，根据工业设备的实时运行状态，自动输出动态配置参数集，并以序列化注解格式表示，实现设备的实时动态配置切换。特别地，本发明通过主成分分析简化多参数的输入，同时保留最核心的数据结构，提高了配置参数的动态调整功能。

本发明授权一种序列化注解形式的动态配置切换系统及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种序列化注解形式的动态配置切换控制方法，用于工业设备服务器中，其特征在于，所述方法包括： 获取所述工业设备的实时运行状态； 将所述实时运行状态输入至预设的参数配置模型，输出动态配置参数集； 根据所述动态配置参数集，加载若干配置参数；其中，所述动态配置参数集是由参数配置模型输出，并以序列化注解格式表示的若干配置参数； 所述参数配置模型的建模方法包括： 将参数训练集的模型训练样本输入至多任务学习模型，以训练所述参数配置模型； 训练所述参数配置模型的步骤包括： 接收模型训练样本中的多参数趋势特征，作为多任务学习模型的输入，通过前向传播输出配置参数预测集； 使用多任务损失函数计算配置参数预测集和历史配置参数集之间的损失； 在多任务学习模型的执行反向传播，迭代得到模型更新参数； 使用模型更新参数进行下一次的前向传播，输出下一次的配置参数预测集，重复执行前向传播和反向传播，直至满足收敛条件； 将满足收敛条件的多任务学习模型导出为参数配置模型； 通过多任务学习模型的前向传播和反向传播，实现动态配置参数的精准预测； 多任务损失函数为： 其中，MTL表示多任务损失，n是模型训练样本的数量，是第i个模型训练样本中的历史配置参数集，第i个模型训练样本的配置参数预测集；C表示历史配置参数集的类别总数，表示第i个模型训练样本中第c类别的独热编码，表示第i个模型训练样本中第c类别的预测概率；表示均方误差损失的权重，为交叉熵损失的权重。

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