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龍圖騰網獲悉浙江柔靈科技有限公司申請的專利一種基于睡眠分期的機器學習算法的部署方法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：CN115969324B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202211715986.1，技術領域涉及：A61B5/00；該發明授權一種基于睡眠分期的機器學習算法的部署方法是由劉文華;劉冰設計研發完成，并于2022-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于睡眠分期的機器學習算法的部署方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于睡眠分期的機器學習算法的部署方法，包括如下具體步驟：步驟1）：采集腦電數據，將腦電數據切分成若干個分段數據并保存；步驟2）：對分段數據做特征工程；步驟3）：將腦電數據切分成訓練集和測試集，對xgboost模型進行訓練和調優，得到訓練好的原始睡眠分期xgboost模型；步驟4）：用C語言中的math函數庫實現原始睡眠分期xgboost模型的推理，得到純C語言睡眠分期xgboost模型；步驟5）：對純C語言睡眠分期xgboost模型進行校準；步驟6）：將校準后的純C語言睡眠分期xgboost模型部署到端側設備。本發明在傳統的xgboost模型基礎上實現了純C語言推理，在部署至端側設備上時，無需在端側設備上事先安裝相應的系統或平臺，可以減少對端側設備的系統需求。

本發明授權一種基于睡眠分期的機器學習算法的部署方法在權利要求書中公布了：1.一種基于睡眠分期的機器學習算法的部署方法，其特征在于，包括如下具體步驟： 步驟1）：采集腦電數據，將腦電數據切分成若干個分段數據并保存； 步驟2）：對分段數據做特征工程，為xgboost模型做好數據準備； 步驟3）：將腦電數據切分成訓練集和測試集，對xgboost模型進行訓練和調優，準確率達到要求后并保存模型，得到訓練好的原始睡眠分期xgboost模型； 步驟4）：用C語言中的math函數庫實現原始睡眠分期xgboost模型的推理，具體方法如下： S1、保存原始睡眠分期xgboost模型的網絡結構和參數； S2、逐層逐節點解析網絡結構，利用math函數庫實現各節點的算子； S3、對各節點的算子性能進行校驗； S4、對算子進行封裝，方便相同算子的調用； S5、經過逐個節點算法實現、逐層算法實現，最后實現整個網絡結構算法實現，從而得到純C語言睡眠分期xgboost模型； 步驟5）：加載原始睡眠分期xgboost模型和純C語言睡眠分期xgboost模型，通過原始睡眠分期xgboost模型對純C語言睡眠分期xgboost模型進行校準；對純C語言睡眠分期xgboost模型的校準包括準確性校準和推理耗時評估優化； 所述準確性校準的具體方法如下：同時加載原始睡眠分期xgboost模型和純C語言睡眠分期xgboost模型并進行推理，查看兩者的推理概率得分；若兩者的概率得分小數點后兩位達到一致，則表明純C語言睡眠分期xgboost模型的推理準確性與原始睡眠分期xgboost模型的推理準確性一致，符合準確度要求；若兩者的概率得分小數點后兩位不一致，則對純C語言睡眠分期xgboost模型的算子進行優化，然后再次加載原始睡眠分期xgboost模型和純C語言睡眠分期xgboost模型并進行推理，直至兩者的推理概率得分小數點后兩位達到一致； 所述推理耗時評估優化的具體方法如下：同時加載原始睡眠分期xgboost模型和純C語言睡眠分期xgboost模型并進行推理，查看兩者的推理耗時；若兩者的推理耗時一致，則表明純C語言睡眠分期xgboost模型的推理耗時達到要求；若兩者的推理耗時不一致，則對純C語言睡眠分期xgboost模型的算子進行優化，然后再次加載原始睡眠分期xgboost模型和純C語言睡眠分期xgboost模型并進行推理，直至兩者的推理耗時達到一致； 步驟6）：將校準后的純C語言睡眠分期xgboost模型部署到端側設備。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江柔靈科技有限公司，其通訊地址為：311200 浙江省杭州市蕭山區寧圍街道利一路188號天人大廈3001室-46；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。