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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院战略评估咨询中心申请的专利基于动量的数据评估方法、系统及存储介质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：CN114880536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210372479.6，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权基于动量的数据评估方法、系统及存储介质是由陶蔚;彭宝云;范晓宸;陇盛;邹军华设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动量的数据评估方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动量的数据评估方法、系统与存储介质。输入机器学习中常见的流式数据；根据动量的变化来判断数据样本对分类模型的贡献大小，其中动量采用重球动量算法，根据相邻两步迭代去计算动量的变化值；动态的调整原始数据样本，根据所述的动量变化值对数据样本进行评估，设置一个阈值，对当前迭代输入的数据样本与之前数据样本进行加权，形成新的数据样本集；模型根据标签来判断分类是否正确，并输出分类结果。本发明更加适用于深度学习背景下的算法框架，可以针对数据的冗余性和不平衡性的进行有效评估，针对资源受限条件下的文本、视频、语音等训练样本数据进行有效评估，在数据集不平衡的情况下，动量算法的性能依然可以超越SGD。

本发明授权基于动量的数据评估方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于动量的数据评估方法，其特征在于： 输入机器学习中常见的流式数据； 根据动量的变化来判断数据样本对分类模型的贡献大小，其中动量采用重球动量算法，根据相邻两步迭代去计算动量变化值； 动态地调整原始数据样本，根据所述的动量变化值对数据样本进行评估，设置一个阈值，对当前迭代输入的数据样本与之前数据样本进行加权，形成新的数据样本集；基于动量的变化来判断数据对于目标函数贡献的大小，其中动量变化大说明数据样本对模型分类的作用大，动量变化小说明该数据样本在分类中作用小；变化以后对数据样本进行加权，形成新的数据样本，从而动态地调整或者产生新的训练数据样本； 模型根据标签来判断分类是否正确，并输出分类结果； 所述方法还包括： 步骤1、输入数据样本； 步骤2、通过自适应动量优化算法和在线学习模型进行训练，迭代次数t从1到T； 使用重球动量算法：，其中α是学习率，β代表动量系数，w是优化变量，wt指优化算法迭代第t步的优化变量，即，为当前t+1步的动量项，显示了前t+1步累积的梯度的信息； 步骤3、算法训练过程，根据相邻两步迭代去计算动量的变化值：； 根据动量的变化值对数据样本进行评估，设置一个阈值ε，体现数据样本的重要性，是重要的数据样本，说明数据样本重要性程度低；对第t步迭代输入的数据样本与之前t-1步的数据样本进行加权，形成新的数据样本集。

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