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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利射击结果预测模型的训练方法、存储介质和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：CN115935280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202110939686.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权射击结果预测模型的训练方法、存储介质和电子设备是由邰智刚;卓习龙;王君乐;曹瑞鹏;陈鹏飞;陈珍;黄文明设计研发完成，并于2021-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本射击结果预测模型的训练方法、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种射击结果预测模型的训练方法、存储介质和电子设备。其中，该方法包括：获取虚拟射击道具集合对应的训练样本集合，其中，训练样本集合中的每个训练样本包括虚拟射击道具集合中的一个虚拟射击道具的射击属性特征集合以及使用一个虚拟射击道具所得到的实际射击结果，射击属性特征集合包括多个维度的射击属性特征；根据训练样本集合，生成一组分类树模型；根据分类树模型中的叶子节点上设置的目标取值以及训练样本子集中的实际射击结果，在一组分类树模型中选择目标分类树模型。本发明还可以应用在人工智能场景中，具体还可涉及机器学习等技术。本发明解决了相关技术缺少一种高效的实际射击结果的预测手段的技术问题。

本发明授权射击结果预测模型的训练方法、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种射击结果预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取虚拟射击道具集合对应的训练样本集合，其中，所述训练样本集合中的每个训练样本包括所述虚拟射击道具集合中的一个虚拟射击道具的射击属性特征集合以及使用所述一个虚拟射击道具所得到的实际射击结果，所述射击属性特征集合包括多个维度的射击属性特征； 根据所述训练样本集合，生成一组分类树模型，其中，所述分类树模型中的非叶子节点上设置有所述射击属性特征集合中的射击属性特征以及对应的分类条件，所述分类树模型中的叶子节点上设置有训练样本子集中的实际射击结果的目标取值，所述目标取值包括所述训练样本子集中的实际射击结果的结果平均值，所述训练样本子集中的实际射击结果与所述结果平均值的差值的残差平均值，所述训练样本子集中的每个虚拟射击道具的所述射击属性特征集合均满足所述叶子节点的父节点对应的分类条件，所述训练样本集合包括所述训练样本子集； 根据所述分类树模型中的叶子节点上设置的所述目标取值以及所述训练样本子集中的实际射击结果，在所述一组分类树模型中选择目标分类树模型，其中，所述目标分类树模型用于根据所述目标分类树模型中的非叶子节点上设置的射击属性特征以及对应的分类条件、以及叶子节点上设置的所述目标取值，生成目标虚拟射击道具的预测射击结果。

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