深圳鲲云信息科技有限公司赵景程获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳鲲云信息科技有限公司申请的专利基于增量学习的模型推理方法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：CN116796842B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310325897.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于增量学习的模型推理方法及电子设备是由赵景程;熊超;牛昕宇设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于增量学习的模型推理方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于增量学习的模型推理方法及电子设备。所述方法包括：每获取一批训练样本集，分别对每批的训练样本集执行聚类操作，根据聚类结果构建每批训练样本集对应的模板样本库，利用每批训练样本集对初始模型进行训练，得到每批训练样本对应的目标模型，获取测试样本集，计算所述测试样本集中的每个测试样本与每个所述模板样本库中每个模板样本的相似度值，确定所述相似度值中最大值对应的所述模板样本的目标模板样本库，利用目标模板样本库对应的目标模型对测试样本集进行推理，得到每个测试样本的推理结果。本申请可以防止出现灾难性遗忘的问题，提高对测试样本集推理的准确性。
本发明授权基于增量学习的模型推理方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的模型推理方法，其特征在于，所述方法包括： 每获取一批训练样本集，分别对每批的训练样本集执行聚类操作，根据聚类结果构建每批训练样本集对应的模板样本库，其中，样本为应用于安防、化工或加油站场景的图像识别模型所需要的图像样本数据； 利用所述每批训练样本集对初始模型进行训练，得到每批训练样本对应的目标模型，其中，所述初始模型包括利用预训练模型的权重对无权重的模型进行初始化后的模型，或者利用上一批训练样本集训练得到的权重对无权重的模型进行初始化后的模型； 获取测试样本集，计算所述测试样本集中的每个测试样本与每个所述模板样本库中每个模板样本的相似度值，确定所述相似度值中最大值对应的所述模板样本的目标模板样本库； 利用所述目标模板样本库对应的目标模型对所述测试样本集进行推理，得到每个所述测试样本的推理结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳鲲云信息科技有限公司，其通讯地址为：518048 广东省深圳市福田区福保街道福保社区市花路南侧长富金茂大厦1号楼1408；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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