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龙图腾网获悉武汉联影医疗科技有限公司申请的专利模型训练方法、特征分类方法、装置和计算机设备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：CN114169399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202111333019.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型训练方法、特征分类方法、装置和计算机设备是由何海洋设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、特征分类方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型训练方法、特征分类方法、装置和计算机设备。该方法包括：计算机设备根据多个用户的历史病症特征数据，确定各病症特征对于各科室的贡献度，根据历史病症特征的贡献度，确定样本数据集，根据样本数据集对初始分类模型训练，得到目标分类模型；其中，贡献度为病症特征针对于科室的出现频率，初始分类模型包括第一层分类模型和第二层分类模型，其中第二层分类模型为最小二乘双支持向量机元分类模型，目标分类模型用于根据用户的病症特征进行科室分类。在本方案中所涉及的目标分类模型，采用最小二乘双支持向量机作为Stacking集成学习的第二层元分类器，降低了模型在训练过程中的学习难度，提高模型训练的求解效率。

本发明授权模型训练方法、特征分类方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 根据多个用户的历史病症特征数据，确定各病症特征对于各科室的贡献度；所述贡献度为病症特征针对于科室的出现频率； 根据所述病症特征的贡献度，确定样本数据集；所述样本数据集包括所述贡献度不小于预设贡献度的病症特征对应的历史病症特征数据； 根据所述样本数据集对初始分类模型训练，得到目标分类模型；所述初始分类模型包括第一层分类模型和第二层分类模型，其中所述第二层分类模型为最小二乘双支持向量机元分类模型；所述目标分类模型用于根据所述用户的病症特征进行科室分类； 所述据所述样本数据集对初始分类模型训练，得到目标分类模型，包括： 将所述样本数据集输入至所述第一层分类模型中，得到所述样本数据集对应的第一分类结果；根据所述第一分类结果、所述样本数据集，训练所述第二层分类模型，直到所述第二层分类模型的模型参数满足预设的参数条件，得到所述目标分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉联影医疗科技有限公司，其通讯地址为：430206 湖北省武汉市东湖高新技术开发区高科园路99号联影医疗总部基地；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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