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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利模型融合策略的选择方法、装置及电子设备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：CN114330550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202111635004.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权模型融合策略的选择方法、装置及电子设备是由李国琪;邱星设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型融合策略的选择方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了模型融合策略的选择方法、装置及电子设备，应用于机器学习技术领域。该方法包括：获取目标数据集的目标数据集信息；将目标数据集信息，输入预先训练的模型融合策略推荐模型，得到至少一推荐的模型融合策略；从至少一推荐的模型融合策略中，选择一模型融合策略，作为适用于目标数据集的模型融合策略。通过本方案，可以提高模型融合策略的选择效率。

本发明授权模型融合策略的选择方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型融合策略的选择方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标数据集的目标数据集信息；其中，所述目标数据集为用于对各机器学习模型进行训练的训练数据集，所述各机器学习模型为待利用模型融合策略对模型结果进行融合的多个模型，每一数据集的数据集信息为：用于描述该数据集的信息； 将所述目标数据集信息，输入预先训练的模型融合策略推荐模型，得到至少一推荐的模型融合策略；其中，所述模型融合策略为：对所述各机器学习模型的模型结果进行融合的融合方式，所述模型融合策略推荐模型为：基于各样本数据集的样本数据集信息、以及每一样本数据集对应的标注适用信息训练得到的，每一数据集对应的适用信息指示：各待选择的模型融合策略是否适用于该数据集；针对每一数据集，一个待选择的模型融合策略适用于该数据集，表示：在利用该数据集训练所述各机器学习模型后，利用该待选择的模型融合策略对训练后的所述各机器学习模型的模型结果进行融合，所获得的融合后机器学习模型的模型准确率大于准确率阈值； 从所述至少一推荐的模型融合策略中，选择一模型融合策略，作为适用于所述目标数据集的模型融合策略； 其中，按照以下方式训练所述模型融合策略推荐模型： 获取样本数据集的样本数据集信息和所述样本数据集对应的标注适用信息； 将所述样本数据集信息输入至待训练的机器学习模型，以得到所述待训练的机器学习模型输出的结果，并根据所述待训练的机器学习模型的输出结果，确定预测适用信息，其中，所述预测适用信息指示：各待选择的模型融合策略是否适用于所述样本数据集； 基于所述标注适用信息和所述预测适用信息，计算所述待训练的机器学习模型的损失函数值； 根据所述损失函数值，判断所述待训练的机器学习模型是否收敛，当所述待训练的机器学习模型未收敛时，调整所述待训练的机器学习模型参数，并进行下一次训练，当所述待训练的机器学习模型收敛时，得到训练完成的模型融合策略推荐模型。

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