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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于集成学习的告警信息处理方法、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：CN118097355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410242169.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于集成学习的告警信息处理方法、设备及介质是由李晨;潘鲁川;訾强设计研发完成，并于2024-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习的告警信息处理方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于集成学习的告警信息处理方法、设备及介质，方法包括：获取标准化特征对应的贡献量，筛选出贡献量高标准化特征；基于已对标准化特征赋予的权重，将标准化特征进行融合；基于训练集对神经网络模型进行训练，以得到第一集成学习分支；构建级联深度网络，基于预处理后的图像特征，分别对不同层级网络进行训练，以得到第二集成学习分支；基于非对称投票器，对输出进行选取，得到最终预测结果。通过特征融合对告警信息的多模态特征进行融合，使模型能够更全面更准确的描述告警信息的特征。通过集成学习方法，不但减少预测结果的错误率，提高告警信息处理方法的准确性，还能够结合多个模型的预测结果，对未知数据进行更好的泛化。

本发明授权一种基于集成学习的告警信息处理方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习的告警信息处理方法，其特征在于，包括： 提取告警信息的多模态特征，对所述多模态特征进行标准化，得到标准化特征，获取所述标准化特征对应的贡献量，筛选出贡献量高于预设范围的所述标准化特征； 通过特征变换方法，改变所述标准化特征的维度，从原始空间转换到所需维度的空间，基于已对所述标准化特征赋予的权重，进行特征加权，将所述标准化特征进行融合； 确定神经网络架构，构建神经网络模型，将所述融合后的标准化特征随机划分为训练集、验证集和测试集，基于所述训练集对所述神经网络模型进行训练，以基于所述神经网络模型得到第一集成学习分支； 对所述多模态特征中的图像特征进行预处理，构建级联深度网络，基于预处理后的图像特征，通过不同的网络模型，分别对所述级联深度网络的不同层级网络进行训练，以基于所述级联深度网络得到第二集成学习分支； 将所述第一集成学习分支和所述第二集成学习分支作为并行的网络分支，基于非对称投票器，对所述第一集成学习分支和所述第二集成学习分支的输出进行选取，得到最终预测结果。

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