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龙图腾网获悉深圳市人工智能与机器人研究院;香港中文大学(深圳)申请的专利集成学习的训练数据量和报酬确定方法以及相关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：CN116843040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310838000.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权集成学习的训练数据量和报酬确定方法以及相关设备是由黄超;汉鹏超;黄建伟设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本集成学习的训练数据量和报酬确定方法以及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种集成学习的训练数据量和报酬确定方法、集成服务器以及计算机可读存储介质，用于在最大化集成学习模型的精确度和最小化支付给各个终端设备的报酬，并能够自适应决策并激励具有不同计算和通信成本的终端设备参与到集成学习中的情况下，确定集成学习的各个终端设备的训练数据量和报酬。本申请实施例方法包括：确定参与集成学习的每个终端设备的初始训练数据量和初始报酬，利用激励算法，按照决策顺序对每个终端设备的初始训练数据量和初始报酬进行N轮迭代的决策，得到每轮迭代对应的决策结果，将决策结果满足预设收敛条件的每个终端设备对应的训练数据量和报酬作为每个终端设备对应的目标训练数据量和目标报酬。

本发明授权集成学习的训练数据量和报酬确定方法以及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种集成学习的训练数据量和报酬确定方法，其特征在于，包括： 确定参与集成学习的每个终端设备的初始训练数据量和初始报酬； 利用激励算法，按照决策顺序对每个终端设备的初始训练数据量和初始报酬进行N轮迭代的决策，得到每轮迭代对应的决策结果；其中，所述激励算法为基于每个终端设备的计算和通信成本确定的，用于决策每个终端设备对应的训练数据量和报酬，以使得在N轮迭代后集成学习模型的精确性达到最大值及支付给各个终端设备的报酬达到最小值的目标；所述迭代对应的决策结果包括每个终端设备对应的训练数据量和报酬；所述N为大于或等于1的整数； 将决策结果满足预设收敛条件的每个终端设备对应的训练数据量和报酬作为每个终端设备对应的目标训练数据量和目标报酬；其中，每个终端设备对应的目标训练数据量用于各自训练每个终端设备对应的本地模型；且每个终端设备对应的目标报酬为每个终端设备基于对应的目标训练数据量训练本地模型所得的报酬；以获得每个终端设备对应的训练完成的本地模型，并将每个终端设备对应的训练完成的本地模型进行集成处理得到所述集成学习模型，并根据所述集成学习模型预测待预测数据。

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市人工智能与机器人研究院;香港中文大学(深圳)，其通讯地址为：518129 广东省深圳市龙岗区坂田街道雅宝路1号星河WORLDG2-14、15层；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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