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龙图腾网获悉深圳市查策网络信息技术有限公司申请的专利一种基于大数据分布式计算的分类模型训练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：CN120234158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510716453.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于大数据分布式计算的分类模型训练方法是由王云丞;兰林;林正春;彭勇建;徐铁峰设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分布式计算的分类模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分布式计算的分类模型训练方法，涉及大数据处理与机器学习技术领域，所述方法包括S1、获取分布式计算节点间的通信延迟数据，并分析延迟特性以生成调控参数，S2、基于调控参数动态确定每个训练批次的批量大小，确保同步效率最优化，S3、将调整后的批量大小分配至各节点，执行模型前向与反向传播计算过程，S4、收集各节点计算结果进行参数聚合更新，完成分类模型的迭代训练；该基于大数据分布式计算的分类模型训练方法，根据节点间通信延迟对批量大小进行调控以解决分布式同步效率低下的问题。

本发明授权一种基于大数据分布式计算的分类模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分布式计算的分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取分布式计算节点间的通信延迟数据，并分析延迟特性以生成调控参数，包括每隔固定时间采集各节点一次网络延迟数据，设定延迟阈值，将其中延迟小于阈值的样本时段累计为有效通信时间，计算每个节点的通信效率； S2、基于调控参数动态确定每个训练批次的批量大小，包括根据每个节点通信效率计算出每个节点的实际训练批量大小，将非整数部分舍弃或补齐，调整结果写入分布式训练管理调度器，用于任务分发； S3、将调整后的批量大小分配至各节点，执行模型前向与反向传播计算过程，包括收集每个节点的上一轮训练平均响应时间，计算当前批量任务对应的计算压力，根据当前批量任务对应的计算压力分配线程并发数、IO等待队列长度； S4、收集各节点计算结果进行参数聚合更新，完成分类模型的迭代训练，包括各节点上传本地模型参数副本，计算节点梯度波动率，再取其倒数定义为权重，聚合最终全局参数，将聚合后的模型更新参数同步至全部节点，开始下一轮迭代。

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