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龙图腾网恭喜杭州金诚信息安全科技有限公司申请的专利基于深度学习与数据特征匹配的大数据清洗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：CN119884608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510361305.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于深度学习与数据特征匹配的大数据清洗方法是由李璐昆;陈帅;孙甲子;纪云龙;邵雅斌;孙传友;王唯合;候庆龙设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习与数据特征匹配的大数据清洗方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据清洗处理技术领域，具体涉及基于深度学习与数据特征匹配的大数据清洗方法，包括以下步骤：通过电磁指纹图谱生成器构建三维电磁污染拓扑地图；根据电磁污染拓扑地图的动态变化，激活抗干扰清洗通道，每个通道生成包括通道配置指令集；接收通道配置指令集，执行数据脉冲波形重建与特征修复的双重操作，输出修复后的洁净数据块；将洁净数据块回写至原始存储介质。本发明，实现对电磁干扰导致的脉冲畸变的精准恢复，相比传统基于低通滤波或插值修复的方法，可以更有效去除非线性干扰分量，确保数据信号完整性，提高恢复数据的保真度。

本发明授权基于深度学习与数据特征匹配的大数据清洗方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习与数据特征匹配的大数据清洗方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：实时监测数据采集环境的电磁干扰强度分布，通过电磁指纹图谱生成器构建三维电磁污染拓扑地图； S2：根据电磁污染拓扑地图的动态变化，激活抗干扰清洗通道，每个通道生成包括频段隔离参数、信号再生系数和量子退火初始条件的通道配置指令集； S3：接收通道配置指令集，执行数据脉冲波形重建与特征修复的双重操作，其中波形重建基于电磁辐射残留痕迹逆向补偿，补偿参数由信号再生系数动态调整，特征修复采用受控量子退火算法消除隐性位翻转，退火过程的初始温度由通道配置指令集指定，输出修复后的洁净数据块，具体包括： S31，脉冲波形逆向补偿重建，消除电磁干扰对原始数据脉冲信号的影响，并重建后的信号； S32，量子退火特征修复，将重建的信号进行二进制逻辑层面的修复，以消除隐性数据损伤，包括将重建后的信号转换为二进制位序列，并构造优化能量函数，以衡量信号逻辑位的正确性；计算每个位的翻转能量，考虑数据噪声的影响，并确定位级别的理想逻辑状态；通过时空关联耦合强度，评估不同位之间的耦合关系，并计算位间的相互影响强度；采用量子退火算法，基于设定的初始温度，优化整个位序列的能量状态； S33，通过量子退火过程，获得最优的逻辑位序列，并将其转换回修复后的时域信号； S4：将洁净数据块回写至原始存储介质。

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