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龙图腾网获悉上海威固信息技术股份有限公司申请的专利一种用于云端数据架构的数据运算加速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：CN116150191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310153838.3，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种用于云端数据架构的数据运算加速方法及系统是由吴佳;李礼;吴叶楠设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于云端数据架构的数据运算加速方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于云端数据架构的数据运算加速方法及系统，涉及云端数据技术领域，本用于云端数据架构的数据运算加速方法及系统，根据数据的完整性和安全性评估出云端数据接收终端的威胁风险指数和漏洞风险指数，可以大大提高数据的安全性，根据目标第二数据和共享数据传输通道中每个汇聚节点的单词最大汇集数据量计算出共享数据传输通道的目标数据传输效率，可以大大提高数据在传输时的效率和稳定性，根据梯度递减公式，逐层的向前反馈，形成反向传播机制，可以优化参数，粗砂通过正向传播训练和反向传播训练后，可以对云端数据进行数据优化，提高数据运算的准确度。

本发明授权一种用于云端数据架构的数据运算加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于云端数据架构的数据运算加速方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：云端数据采集：用于对数据库中的数据进行检索，检索后对相应的数据进行数据采集； 其中，数据库中的数据根据前缀代码进行标签分类储存，映射到一个固定维度的向量空间中； S2:数据采集监控：用于根据数据库中的数据，将数据进行采集时，对数据采集通道进行数量流量监控; S3:云端数据运算：用于通过神经网络运算，将云端数据中的多个层级进行训练运算，并根据运算结果，建立动态神经网络模型，并对模型参数进行分析; S4:运算数据整合：用于根据神经网络运算的数据结果，对神经网络运算网关的计算规则，确定边缘计算网关对数据进行计算的标准数据格式，并按照所述标准数据格式，对监测数据、坐标数据与时间数据进行数据标准化，得到标准监测数据、标准坐标数据与标准时间数据; S5:运算整合数据缓存加密：用于根据运算数据中的数据关键信息片段，对运算数据进行提取，提取后根据运算数据类型对数据进行缓存，并且将缓存后的运算数据进行数据加密； 所述云端数据架构的数据运算加速系统包括： 云端数据管控单元，用于：获取每个云端数据接收终端的网络层在传输数据时的流量变动情况； 根据每个数据接收终端的网络层在传输数据时的流量变动情况评估出每个网络层的重要度； 将每个云端数据接收终端重要度大于等于预设阈值的目标网络层进行统计； 获取每个云端数据接收终端的历史传输成功数据，解析历史传输成功数据确定其完整性和安全性，根据数据的完整性和安全性评估出云端数据接收终端的威胁风险指数和漏洞风险指数； 根据每个云端数据接收终端的目标网络层的工作强度和该云端数据接收终端的威胁风险指数和漏洞风险指数利用预设风险评估体系计算出该云端数据接收终端的安全性指数； 云端数据运算单元，用于根据神经网络运算对云端数据进行计算，根据云端数据的运算结果对结果进行选定，获取选定结果后根据数据分组列表对结果进行查看； 所述神经网络运算的运算流程，包括： 先将参数数据进行正向传播； 其中，参数数据是由低层次向高层次进行传播，当传播得出的数据结果与预期不相符时进行反向传播； 其中，反向传播是将误差从高层次向底层次进行传播训练； 其中，传播训练的过程为：先将参数的权值进行初始化设置，设置完成后，参数数据经过卷积层、下采样层和全连接层的正向传播得到输出值；当误差大于期望值时，将误差传回网络中，依次求得全连接层、下采样层和卷积层的误差；其中各层的误差为网络的总误差；当误差等于或小于期望值时，则训练完成。

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