北京理工大学张青龙获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种面向边缘侧数据漂移的基础模型神经元粒度适配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：CN119578472B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411504301.8，技术领域涉及：G06N3/06；该发明授权一种面向边缘侧数据漂移的基础模型神经元粒度适配方法是由张青龙;韩锐;侯海婷;吴晓宁;刘驰设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向边缘侧数据漂移的基础模型神经元粒度适配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向边缘侧数据漂移的基础模型神经元粒度适配方法，包括：步骤1，当检测到边缘侧输入数据发生漂移后，代理神经元提取模块以基础模型和新环境数据为输入，快速计算基础模型中神经元的重要性，提取出基础模型中最重要的神经元；步骤2，神经元索引构建模块以基础模型和步骤1中作为输出的代理神经元为输入，构建每个代理神经元与基础模型之间的神经元索引并输出；步骤3，代理神经元更新模块使用新环境数据更新代理神经元；等步骤。本发明的优越技术效果在于，在边缘侧有限资源下提取出基础模型中最重要的神经元进行更新，无需对基础模型进行压缩，能够在不损失基础模型泛化性的情况下进行适配，以加快适配速度、提高适配精度。
本发明授权一种面向边缘侧数据漂移的基础模型神经元粒度适配方法在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘侧图像数据漂移的基础模型神经元粒度适配方法，包括以下步骤： 步骤1，当检测到边缘侧输入数据发生漂移后，代理神经元提取模块以基础模型和新环境数据为输入，快速计算基础模型中神经元的重要性，提取出基础模型中最重要的神经元，作为输出的代理神经元，所属输入数据和新环境数据均为图像数据； 步骤2，神经元索引构建模块以基础模型和步骤1中作为输出的代理神经元为输入，构建每个代理神经元与基础模型之间的神经元索引并输出； 步骤3，代理神经元更新模块使用新环境数据更新代理神经元； 步骤4，基础模型适配模块基于神经元索引，将步骤3中的代理神经元在新环境中学习到的知识用于更新基础模型中对应的神经元，实现基础模型适配的效果。
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