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龙图腾网获悉深圳市美高电子设备有限公司申请的专利一种微型电脑主机老化测试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：CN119847898B 。

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：202510322160.6，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种微型电脑主机老化测试方法及系统是由付振武;宋健雷设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微型电脑主机老化测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种微型电脑主机老化测试方法及系统，涉及电脑性能测试技术领域，包括连接待测设备至测试系统，进行系统待机测试，采集初始基准数据；构建老化预测模型并结合课程学习和迁移学习优化模型训练策略；基于预测结果使用AIDA64进行主机预热测试和高负载测试，同步运行HeavenBenchmark工具，测试电脑的图形处理能力。本发明结合径向基函数神经网络老化预测模型，利用课程学习和迁移学习进行模型训练，智能化分析CPUGPU退化趋势，并结合量子随机数生成器生成随机负载模式，模拟实际应用场景中的负载波动，提高测试的真实度。此外，本发明提供BIOS优化策略实现智能化的老化预测和优化调控，从而提高微型电脑主机的长期稳定性和使用寿命。

本发明授权一种微型电脑主机老化测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：包括， 连接待测设备至测试系统，进行系统待机测试，采集初始基准数据； 构建老化预测模型并结合课程学习和迁移学习优化模型训练策略； 基于预测结果使用AIDA64进行主机预热测试和高负载测试，同步运行HeavenBenchmark工具，测试电脑的图形处理能力； 使用量子随机数生成器生成随机负载模式，交替CPUGPU高低负载，模拟真实用户场景，进行Rebooter和S3S4睡眠恢复测试并进行异常触发； 综合分析所有测试数据并提供优化建议； 所述构建老化预测模型并结合课程学习和迁移学习优化模型训练策略包括以下步骤： 使用径向基函数神经网络模型构建老化预测模型，定义课程学习策略，将课程学习分为基础阶段、适应阶段和泛化阶段三个阶段进行模型训练； 将经过课程学习训练完成的径向基函数神经网络模型作为迁移学习的起点，冻结径向基函数神经网络模型的前N层保持不变，仅优化后M层中径向基函数神经网络模型的中心点，使用相关性对齐损失函数进行数据特征对齐，使用梯度下降方法优化径向基函数神经网络模型，在训练完成后更新径向基函数神经网络模型参数，将迁移学习训练完成的径向基函数神经网络模型保存为最终模型，对基准数据集中的数据进行归一化处理后，将数据输入径向基函数神经网络模型中得到电脑主机的老化趋势。

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