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龙图腾网获悉深圳科摩思智能科技有限公司申请的专利一种存储芯片兼容性测试方法、设备及介质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：CN121560666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610091304.6，技术领域涉及：G06F11/22；该发明授权一种存储芯片兼容性测试方法、设备及介质是由夏俊杰;杨鑫设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种存储芯片兼容性测试方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种存储芯片兼容性测试方法、设备及介质，涉及芯片兼容性测试技术领域，包括，采集待测存储芯片运行预设的诱发测试负载时产生的多源异质数据，并进行融合，生成多维时间序列数据集；基于多维时间序列数据集计算多尺度熵特征向量，从预构建的兼容性故障特征知识库中获取基准故障模式特征向量，将多尺度熵特征向量与基准故障模式特征向量组合生成芯片健康状态特征向量；构建迁移元学习模型，将芯片健康状态特征向量输入迁移元学习模型，通过前向推理计算生成风险概率评分及故障根因分类结果。本发明通过采集多源异质数据生成多维时间序列数据集，实现对存储芯片多种物理参数的协同采集与整合。

本发明授权一种存储芯片兼容性测试方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种存储芯片兼容性测试方法，其特征在于：包括， 采集待测存储芯片运行预设的诱发测试负载时产生的多源异质数据，并进行融合，生成多维时间序列数据集； 基于多维时间序列数据集计算多尺度熵特征向量，具体步骤如下， 通过Max-Min方法对多维时间序列数据集进行归一化处理； 计算归一化处理后的多维时间序列数据集的样本熵值，并将所有的样本熵值组合生成多尺度熵特征向量； 从预构建的兼容性故障特征知识库中获取基准故障模式特征向量，将多尺度熵特征向量与基准故障模式特征向量组合生成芯片健康状态特征向量，具体步骤如下， 从预设的测试数据库中提取历史测试数据，并根据历史测试数据构建兼容性故障特征知识库； 将多尺度熵特征向量输入兼容性故障特征知识库，匹配历史故障特征； 对历史故障特征进行加权融合，生成基准故障模式特征向量； 将多尺度熵特征向量与基准故障模式特征向量进行拼接融合，生成芯片健康状态特征向量； 构建迁移元学习模型，具体步骤如下， 基于ReLU激活函数构建特征编码层，基于Sigmoid激活函数构建风险概率评分层，基于Softmax激活函数构建故障根因分类层； 根据特征编码层、风险概率评分层和故障根因分类层构建迁移元学习模型； 将芯片健康状态特征向量输入迁移元学习模型，通过前向推理计算生成风险概率评分及故障根因分类结果，具体步骤如下， 将芯片健康状态特征向量输入迁移元学习模型，通过特征编码层对芯片健康状态特征向量进行非线性变换，生成抽象特征； 通过风险概率评分层与故障根因分类层对抽象特征进行前向计算，生成风险概率评分及故障根因分类结果； 对风险概率评分及故障根因分类结果进行多维度结构化整合与深度解析，生成兼容性深度诊断摘要。

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