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龙图腾网恭喜旺宏电子股份有限公司申请的专利使用相异训练源训练分类模型及应用其的推论引擎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：CN113743437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202010782604.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权使用相异训练源训练分类模型及应用其的推论引擎是由陈士弘;苏资翔设计研发完成，并于2020-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用相异训练源训练分类模型及应用其的推论引擎在说明书摘要公布了：本发明提出一种使用一训练数据集产生一分类模型的方法。一迭代程序，用以训练一ANN模型，其中一迭代包括从一训练数据源中选择训练数据的一小样本，使用该样本训练该模型，对训练数据的一大样本使用该模型进行推论，并检查推论结果。评估该结果以决定该模型是否满足一条件，若该模型不符合指定的标准，则重复迭代程序中的采样、训练、推论和检查结果的循环STIR循环，直到满足标准为止。提供如本文所述的方法所训练的一分类引擎。

本发明授权使用相异训练源训练分类模型及应用其的推论引擎在权利要求书中公布了：1.一种用以使用多个对象的一训练数据集S产生一分类模型以将这些对象分类为多个类别的方法，该训练数据集S中的这些对象包括在集成电路制造过程中的集成电路组件上的缺陷的影像，该缺陷包括多个类别的缺陷，所述方法包括一或多个编程的计算器：对于一索引i=1，获取一第一训练子集STi，该第一训练子集包括该训练数据集中的部分的这些对象；使用该第一训练子集STi训练一第一模型Mi；使用该第一模型Mi对该训练数据集中不包括该第一训练子集STi的一第一评估子集SEi进行分类，并在该第一评估子集SEi中识别分类错误的这些对象的一错误子集ERi；a递增该索引i，并获取一另一训练子集STi，该另一训练子集STi包括该错误子集ERi-1中的部分的这些对象；b使用该训练子集STi的组合训练一模型Mi，其中i为1至i；c使用该模型Mi对该训练数据集S中不包括该训练子集STi的一评估子集SEi进行分类，其中i为1至i，并在该评估子集SEi中识别分类错误的这些对象中的一错误子集ERi；以及d评估该错误子集ERi以预估该模型Mi的一效能，以及若该效能满足一条件，则储存该模型Mi，及若效能不满足该条件，则重复步骤a至d，其中获取i1的该另一训练子集STi，该另一训练子集STi包括该错误子集ER（i-1）中部份的这些对象的步骤中，包括：对于这些类别中的一给定类别，在该错误子集中分类错误的这些对象的数量少于一最小数量M时，将i=i-2至1的一个或多个该错误子集ER（i）中的这些对象相加，以增加该训练子集中的该给定类别的这些对象的数量。

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