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龙图腾网获悉浪潮通信信息系统有限公司申请的专利基于云边协同架构的增量学习方法、装置、设备及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：CN116128036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211574707.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权基于云边协同架构的增量学习方法、装置、设备及介质是由梁秉豪;崔洪志;张传刚;袁明明设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云边协同架构的增量学习方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于云边协同架构的增量学习方法、装置、设备及介质，该方法包括：基于从各边缘节点收集的原始数据训练得到云端基础模型；基于各所述边缘节点的自有数据和所述云端基础模型，训练得到各所述边缘节点对应的边缘模型；对各所述边缘节点产生的增量数据进行筛选，得到增量数据集，所述增量数据是所述边缘节点基于所述边缘模型产生的；通过所述增量数据集对所述云端基础模型进行增量学习训练，得到更新后的云端基础模型。本发明通过云边协同架构，解决了模型泛化能力、模型准确率和推理时延三项重要指标难以同时满足业务需求的问题，通过云端训练策略保证云端基础模型在多个场景下能保持较好的泛化能力。

本发明授权基于云边协同架构的增量学习方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于云边协同架构的增量学习方法，其特征在于，包括： 基于从各边缘节点收集的原始数据训练得到云端基础模型； 基于各所述边缘节点的自有数据和所述云端基础模型，训练得到各所述边缘节点对应的边缘模型； 对各所述边缘节点产生的增量数据进行筛选，得到增量数据集，所述增量数据是所述边缘节点基于所述边缘模型产生的； 通过所述增量数据集对所述云端基础模型进行增量学习训练，得到更新后的云端基础模型； 所述对各所述边缘节点产生的增量数据进行筛选，得到增量数据集包括： 通过强化学习策略对各所述边缘节点产生的增量数据进行筛选； 通过聚类算法对筛选后的增量数据进行划分，将各个边缘节点筛选后的增量数据分别划分为多个数据子集； 将数据子集筛选结果作为强化学习的状态函数，将增加或删除某些数据子集作为动作函数，将筛选得到的数据集作为云端基础模型的训练数据，对云端基础模型进行增量学习，将模型F1得分的变化情况作为强化学习的奖励函数，通过强化学习算法搜索最优的数据子集组合，将筛选得到的数据作为云端基础模型的训练数据，即所述增量数据集。

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