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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于多目标进化优化的基模型池生成方法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：CN114692896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202210208397.8，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权基于多目标进化优化的基模型池生成方法是由胡旺;李欣悦;章语设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标进化优化的基模型池生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习领域，具体涉及一种面向集成学习的基模型池智能生成方法。在本发明中，先通过训练集T和集成模型信息初始化若干基模型，并构建基模型到多目标优化方法的解的映射规则；然后采用多目标寻优方法求解出集成学习中基模型生成问题的帕累托阈值前沿S，S表示为一组遴选基模型的解集。根据验证集V和指定的筛选规则选择指定数量的基模型，最后将选出的基模型作为集成学习的基模型，按照并行集成的方法构建集成模型。与现有技术相比，本发明数据利用率高，且遴选出的基模型更加优质。

本发明授权基于多目标进化优化的基模型池生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标进化优化的基模型池生成方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、样本数据预处理：获取样本数据，并将样本数据预处理成算法需要的模式；所述样本数据为实际应用中的真实数据，具体为Ce0.4Nd0.632.7FeB和Nd2Fe14B材料数据，其包含温度、变形速度、变形量、矫顽力Hcj和剩磁Br，其中，温度、变形速度和变形量三个数据作为模型的输入数据，矫顽力Hcj和剩磁Br两个数据作为模型的输出； 步骤2、样本数据划分：将预处理后的样本数据划分为训练集T、验证集V和测试集M； 步骤3、基模型结构选择：根据需要构建的集成模型确定出集成学习中所需基模型的类型和超参数； 步骤4、基模型池训练：采用多目标进化优化方法对训练集T进行学习，得到一组互不占优的数据作为遴选基模型S；具体的： 步骤4.1、基模型初始化：以步骤3确定基模型类型和超参数为依据，初始化一组基模型，并确定基模型超参数到多目标寻优方法的解的映射规则； 步骤4.2、基模型适应度评估：将训练集T输入到步骤4.1所得基模型中，并依据预设多目标寻优生成问题的优化目标计算出基模型的适应度值； 步骤4.3、基模型进化迭代：通过进化算子迭代的方式对各基模型的超参数进行优化，推动基模型进化； 步骤4.4、基模型池管理：利用步骤4.3所得基模型超参数，求解出所需基模型生成问题的帕累托阈值前沿S，若达到预设多目标进化优化方法停止条件则停止实验，此时的帕累托阈值前沿S即为遴选出的最优基模型的解集，否则继续执行步骤4.2至4.4； 步骤5、基模型优选：将验证集V作为步骤4得到的遴选基模型S的输入，得到验证集V对应的输出集，并利用该输出集及验证集V真实输出计算出基模型的均方误差MSE；然后结合指定规则从步骤4得到的遴选基模型S中筛选出指定数量的基模型； 步骤6、将步骤5得到的基模型作为集成学习的基模型，按照并行集成的方法构建集成模型。

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