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龙图腾网获悉中瓴智行(成都)科技有限公司申请的专利一种车载软件性能实时监控与自修复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：CN121560685B 。

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：202610090981.6，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种车载软件性能实时监控与自修复方法及系统是由陈佳;周亭亭;李卫;鲁纪章;高杨设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车载软件性能实时监控与自修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种车载软件性能实时监控与自修复方法及系统。进行车载软件内存监测，获得监测内存信息，划分获得关键内存信息和服务软件内存信息，并进行关键软件的内存胁迫分析，获得初始软件胁迫率；采集车辆所处路面的路况信息，进行权重分配，获得修复权重和服务权重；随机设置进行内存清理修复的第一修复方案，根据修复权重、服务权重、初始软件胁迫率，分析计算获得第一修复适应度，并进行迭代内存修复优化，获得最优修复方案，其中，根据路况信息设置优化策略；按照最优修复方案，对车载软件内存进行清理修复。通过实施本发明，可以实现车载软件内存的智能化、动态化管理。

本发明授权一种车载软件性能实时监控与自修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车载软件性能实时监控与自修复方法，其特征在于，所述方法包括： 进行车载软件内存监测，获得监测内存信息，划分获得关键内存信息和服务软件内存信息，并进行关键软件的内存胁迫分析，获得初始软件胁迫率； 采集车辆所处路面的路况信息，进行权重分配，获得修复权重和服务权重； 随机设置进行内存清理修复的第一修复方案，根据所述修复权重、服务权重、初始软件胁迫率，分析计算获得第一修复适应度，并进行迭代内存修复优化，获得最优修复方案，其中，根据所述路况信息设置优化策略； 按照所述最优修复方案，对车载软件内存进行清理修复； 其中，进行车载软件内存监测，获得监测内存信息，划分获得关键内存信息和服务软件内存信息，并进行关键软件的内存胁迫分析，获得初始软件胁迫率，包括： 在车载软件运行过程中，进行车载软件内存监测，获得监测内存信息，其中，监测内存信息包括运行软件和每个运行软件的使用内存； 按照预设的关键软件和服务软件类别，对所述监测内存信息进行划分，获得关键内存信息和服务软件内存信息； 根据所述关键内存信息和服务软件内存信息，进行关键软件的内存胁迫分析，获得初始软件胁迫率； 其中，根据所述关键内存信息和服务软件内存信息，进行关键软件的内存胁迫分析，获得初始软件胁迫率，包括： 获取基于机器学习训练的关键软件胁迫分析器，其中，所述关键软件胁迫分析器采用样本关键内存信息集合、样本服务软件内存信息集合和样本软件胁迫率监督训练值收敛获得，每个样本软件胁迫率包括不同的样本关键内存信息和样本软件内存信息下关键软件响应时间大于响应时间阈值的次数占比； 将所述关键内存信息和服务软件内存信息输入所述关键软件胁迫分析器，输出得到初始软件胁迫率； 其中，进行迭代内存修复优化，获得最优修复方案，包括： 根据第一修复方案分析处理的第一胁迫衰减率和第一服务衰减率，结合所述路况信息，进行优化步长配置，获得调整步长； 采用所述调整步长对所述第一修复方案进行调整，获得第二修复方案，并处理得到第二修复适应度； 继续配置调整步长进行迭代优化，直到收敛，获得具有最大修复适应度的最优修复方案； 其中，根据第一修复方案分析处理的第一胁迫衰减率和第一服务衰减率，结合所述路况信息，进行优化步长配置，获得调整步长，包括： 获取预设步长； 根据所述第一胁迫衰减率和第一服务衰减率，计算获得第一步长调整系数； 根据所述路况信息和平均路况信息，计算获得第二步长调整系数，结合所述第一步长调整系数，计算融合步长调整系数； 采用所述融合步长调整系数，对所述预设步长进行调整计算，获得调整步长。

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