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龙图腾网获悉山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司申请的专利工作机的暂态学习性能提升的方法、装置、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：CN115860133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211282430.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权工作机的暂态学习性能提升的方法、装置、设备及介质是由张旭;孙华锦;王凛;吴睿振;王小伟设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本工作机的暂态学习性能提升的方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习领域，提出一种工作机的暂态学习性能提升的方法、装置、设备及介质。方法包括：构建每个工作机用于局部预测的训练集，将所述每个工作机在所述训练集上进行训练，得到所述每个工作机对测试数据的局部预测的方差；通过服务器对所述局部预测的方差进行聚合，得到对测试数据的全局预测的方差；根据所述全局预测的方差和所述局部预测的方差对所述每个工作机设置融合算法，得到所述每个工作机的最优预测模型。本发明公开的方法可以保证每一个工作机在利用局部预测和全局预测进行融合后的暂态性能提升。

本发明授权工作机的暂态学习性能提升的方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种工作机的暂态学习性能提升的方法，其特征在于，包括： 构建每个工作机用于局部预测的训练集，将所述每个工作机在所述训练集上进行训练，得到所述每个工作机对测试数据的局部预测的方差； 通过服务器对所述局部预测的方差进行聚合，得到对测试数据的全局预测的方差； 根据所述全局预测的方差和所述局部预测的方差对所述每个工作机设置融合算法，得到所述每个工作机的最优预测模型，其包括：将所述全局预测的方差发送给所述每个工作机并构建不确定性的测试数据集合，在所述不确定性的测试数据集合上根据所述全局预测的方差和所述每个工作机的局部预测的方差设置融合算法，得到所述每个工作机的最优预测模型；其中，在所述不确定性的测试数据的集合上比较所述全局预测的方差和所述每个工作机的局部预测的方差的大小；响应于所述全局预测的方差不大于所述每个工作机的局部预测的方差，通过所述全局预测设置所述每个工作机的最优预测模型；响应于所述全局预测的方差大于所述每个工作机的局部预测的方差，通过所述每个工作机的局部预测设置所述每个工作机的最优预测模型； 根据所述局部预测的误差与所述全局预测的误差的大小验证所述最优预测模型的预测性能是否为最优预测性能。

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