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龙图腾网恭喜中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利一种自适应权重的多分类通用集成方法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：CN114254710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202111583957.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种自适应权重的多分类通用集成方法是由刘琰;魏军胜;陈静;段顺然;谢江涛;任延泽设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应权重的多分类通用集成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种自适应权重的多分类通用集成方法。与通常的集成分类方法只针对一种分类任务不同，本发明面对不同的分类问题，首先确定权重调配系数，然后利用指数函数分布特性，根据模型评价指标与权重调配系数自动计算一次模型融合的权重，最后通过不断迭代的方法自适应地调整融合权重，实现不同分类任务下的模型融合。实验表明，本发明方法在9个不同分类个数、不同领域、不同规模的数据集上都能实现模型融合，其融合效果在大部分任务上优于基线方法。与单个模型相比，用本发明方法融合后的结果F1值稳定增加了3‑25个百分点；与其他集成方法相比，F1值稳定提升了1‑2个百分点，证明了本发明方法的通用性和有效性。

本发明授权一种自适应权重的多分类通用集成方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应权重的多分类通用集成方法，其特征在于，包括：步骤1：构建n个基模型，并将给定数据集分为训练集和测试集；步骤2：使用所述训练集训练每个基模型，利用训练好的每个基模型对所述测试集进行预测，得到每个基模型对应的分类标签和标签概率；并根据预测结果计算每个基模型的F1值；步骤3：根据每个基模型的F1值和当前的权重调配系数计算每个基模型的权重；步骤4：根据每个基模型的标签概率和权重进行赋权融合，得到融合后标签概率和对应的分类标签，并计算对应的F1值；步骤5：根据给定步长更新权重调配系数，迭代执行步骤3至步骤4；步骤6：根据步骤5中所得到的所有F1值的大小对所有融合后标签概率和对应的分类标签进行排序，选取F1值较大的n个标签概率和对应的分类标签分别作为n个基模型对应的标签概率和对应的分类标签，并保存最大F1值；步骤7：迭代执行步骤3至步骤6，直至当前的最大F1值小于上一次迭代过程中的最大F1值，将上一次迭代过程中的最大F1值所对应的分类标签作为最终的分类结果。

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