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龍圖騰網獲悉浪潮通用軟件有限公司申請的專利一種基于集成學習的告警信息處理方法、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118097355B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410242169.1，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權一種基于集成學習的告警信息處理方法、設備及介質是由李晨;潘魯川;訾強設計研發完成，并于2024-03-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于集成學習的告警信息處理方法、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了基于集成學習的告警信息處理方法、設備及介質，方法包括：獲取標準化特征對應的貢獻量，篩選出貢獻量高標準化特征；基于已對標準化特征賦予的權重，將標準化特征進行融合；基于訓練集對神經網絡模型進行訓練，以得到第一集成學習分支；構建級聯深度網絡，基于預處理后的圖像特征，分別對不同層級網絡進行訓練，以得到第二集成學習分支；基于非對稱投票器，對輸出進行選取，得到最終預測結果。通過特征融合對告警信息的多模態特征進行融合，使模型能夠更全面更準確的描述告警信息的特征。通過集成學習方法，不但減少預測結果的錯誤率，提高告警信息處理方法的準確性，還能夠結合多個模型的預測結果，對未知數據進行更好的泛化。

本發明授權一種基于集成學習的告警信息處理方法、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于集成學習的告警信息處理方法，其特征在于，包括： 提取告警信息的多模態特征，對所述多模態特征進行標準化，得到標準化特征，獲取所述標準化特征對應的貢獻量，篩選出貢獻量高于預設范圍的所述標準化特征； 通過特征變換方法，改變所述標準化特征的維度，從原始空間轉換到所需維度的空間，基于已對所述標準化特征賦予的權重，進行特征加權，將所述標準化特征進行融合； 確定神經網絡架構，構建神經網絡模型，將所述融合后的標準化特征隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集，基于所述訓練集對所述神經網絡模型進行訓練，以基于所述神經網絡模型得到第一集成學習分支； 對所述多模態特征中的圖像特征進行預處理，構建級聯深度網絡，基于預處理后的圖像特征，通過不同的網絡模型，分別對所述級聯深度網絡的不同層級網絡進行訓練，以基于所述級聯深度網絡得到第二集成學習分支； 將所述第一集成學習分支和所述第二集成學習分支作為并行的網絡分支，基于非對稱投票器，對所述第一集成學習分支和所述第二集成學習分支的輸出進行選取，得到最終預測結果。

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