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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种训练后稀疏模型的优化方法及系统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：CN119808849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411577615.0，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权一种训练后稀疏模型的优化方法及系统是由郭晋阳;刘祥龙;王梓宁;龚睿昊;刘艾杉设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种训练后稀疏模型的优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种训练后稀疏模型的优化方法及系统。该优化方法针对不同任务类型的模型进行稀疏化优化：对于分类和检测任务，选择50％至80％的稀疏率，并优先采用FCPTS方法进行稀疏分配，分别结合有误差校正和无误差校正的逐块重建技术；对于生成任务，稀疏率控制在50％以下，优先选择FCPTS，结合无误差校正或有误差校正的逐块重建技术。若任务包含生成任务，则特别处理以保持稀疏率在50％以下。本发明通过创新的方法优化了训练后稀疏模型，显著提升了模型在实际应用中的效率和性能。

本发明授权一种训练后稀疏模型的优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种训练后稀疏模型的优化方法，其特征在于包括以下步骤： S1：判断模型是否用于单一任务，如果不是则转入步骤S5；如果是用于分类任务则转入步骤S2；如果用于检测任务则转入步骤S3；如果用于生成任务则转入步骤S4； S2：对用于分类任务的模型，满足50%≤稀疏率＜80%，并且稀疏分配方法按照FCPTS＞ERK＞L2Norm的优先顺序选择，重建技术采用有误差校正和逐块重建的技术； S3：对用于检测任务的模型，满足50%≤稀疏率＜80%，并且稀疏分配方法按照FCPTS＞ERK＞L2Norm的优先顺序选择，重建技术采用无误差校正和逐块重建的技术； S4：对用于生成任务的模型，使稀疏率≤50%，并且稀疏分配方法按照FCPTS＞L2Norm＞ERK的优先顺序选择，重建技术采用无误差校正和逐块重建的技术，或者有误差校正和逐块重建的技术； S5：判断任务中是否包含生成任务，如果包含则进入步骤S6；如果不包含则进入步骤S7； S6：如果稀疏率≤50%，并且稀疏分配方法选择FCPTS，重建技术采用无误差校正和逐块重建的技术； S7：如果满足50%≤稀疏率＜80%，并且稀疏分配方法按照FCPTS＞ERK＞L2Norm的优先顺序选择，重建技术采用无误差校正和逐块重建的技术； 其中，FCPTS为基于强化学习的细粒度通道剪枝方法，ERK为基于有效秩知识的稀疏分配方法，L2Norm为基于L2范数的稀疏分配方法。

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