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龙图腾网获悉成都卓拙科技有限公司申请的专利一种模型训练方法及相关装置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：CN120995113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511527293.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种模型训练方法及相关装置是由刘金松;施扬设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型训练方法及相关装置，包括：在通过异常检测模型确定服务器的检测模式疑似异常后，输出疑似异常时服务器的监控数据和疑似异常的检测模式，获取用户对疑似异常的检测模式的第一反馈结果。根据第一反馈结果和服务器的监控数据，获得第一数据集，并利用第一数据集对异常检测模型进行训练。在监测到利用第一数据集对异常检测模型的训练情况满足预设条件后，对任一疑似异常的检测模式的异常情况进行统计，以得到任一疑似异常的检测模式的统计信息，并输出统计信息，获取用户对统计信息的第二反馈结果。根据第二反馈结果和第一反馈结果，获得第二数据集，并利用第二数据集对异常检测模型进行训练。

本发明授权一种模型训练方法及相关装置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： 在通过异常检测模型确定服务器的检测模式疑似异常后，输出疑似异常时所述服务器的监控数据和疑似异常的检测模式； 获取用户对所述疑似异常的检测模式的第一反馈结果，所述第一反馈结果是对所述疑似异常的检测模式是否异常的人工判定结果； 根据所述第一反馈结果和所述服务器的监控数据，获得第一数据集，利用所述第一数据集对所述异常检测模型中各卷积层的低秩参数矩阵进行训练，以利用训练后的异常检测模型对服务器的监控数据进行异常检测，所述异常检测模型中不同卷积层的取值按照中间层最小，两端最大的方式设置； 在监测到利用所述第一数据集对所述异常检测模型的训练情况满足预设条件后，对任一疑似异常的检测模式的异常情况进行统计，以得到任一疑似异常的检测模式的统计信息，并输出所述统计信息； 获取用户对所述统计信息的第二反馈结果，所述第二反馈结果是对所述疑似异常的检测模式的异常情况的人工判定结果，所述第二反馈结果的异常划分粒度小于所述第一反馈结果的异常划分粒度； 根据所述第二反馈结果和所述第一反馈结果，获得第二数据集，计算所述第二数据集中任一数据的奖励值，将所述奖励值输入到广义优势估计算法中，以获取广义优势估计算法输出的任一数据的奖励值的优势值； 根据所述任一数据的奖励值、所述任一数据的奖励值的优势值和预设损失函数，计算损失值，所述预设损失函数在所述损失值大于预设最大损失值时，将所述损失值修正为所述预设最大损失值，在所述损失值小于预设最小损失值时，将所述损失值修正为所述预设最小损失值； 利用所述损失值对所述异常检测模型中各卷积层的低秩参数矩阵进行训练，以利用训练后的异常检测模型对服务器的监控数据进行异常检测。

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