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龙图腾网获悉广州腾讯科技有限公司;腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利对象类型识别方法、装置、电子设备及存储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：CN116975698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210386898.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权对象类型识别方法、装置、电子设备及存储介质是由樊鹏设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象类型识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种对象类型识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待识别对象的特征信息；将待识别对象的特征信息输入第一目标类型识别模型中，得到待识别对象属于目标类型的第一概率值；第一目标类型识别模型是基于元学习的方式对第一神经网络模型进行训练得到的；将待识别对象的特征信息输入第二目标类型识别模型中，得到待识别对象属于目标类型的第二概率值；第二目标类型识别模型是基于遗传算法对第二神经网络模型进行训练得到的；根据第一概率值和第二概率值，确定待识别对象的类型。如此，可以极大地提升对象类型的识别准确率，可以解决传统人工或者传统非深度学习模型对对象类型进行识别存在的效率低和效果不佳等问题。

本发明授权对象类型识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对象类型识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别对象的特征信息；所述特征信息包括对象属性特征、设备属性特征、网络连接属性特征和在预设应用中的行为特征中的至少一个特征信息； 将所述待识别对象的特征信息输入第一目标类型识别模型中，得到所述待识别对象属于目标类型的第一概率值；所述第一目标类型识别模型是根据第二训练数据集对元模型进行训练得到的；所述元模型是根据第一训练数据集对第一神经网络模型进行元训练得到的；所述目标类型为有意愿使用目标应用功能的类型；所述第一训练数据集包括多个训练任务对应的多个训练样本输入和所述多个训练样本输入中每个训练样本输入的类型标签信息；所述第二训练数据集包括多个训练样本对象和所述多个训练样本对象中各训练样本对象的目标类型标签信息； 将所述待识别对象的特征信息输入第二目标类型识别模型中，得到所述待识别对象属于所述目标类型的第二概率值；所述第二目标类型识别模型是基于第四训练数据集，对预训练模型的模型参数进行优化得到的；所述预训练模型是基于第三训练数据集，利用遗传算法对第二神经网络模型进行训练得到的；所述第三训练数据集包括多个训练样本输入和所述多个训练样本输入中每个训练样本输入的类型标签信息；所述第四训练数据集包括多个训练样本对象和所述多个训练样本对象中各训练样本对象的目标类型标签信息； 根据所述第一概率值和所述第二概率值，确定所述待识别对象的类型。

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