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龍圖騰網獲悉上海淇玥信息技術有限公司申請的專利基于融合模型的目標安全等級識別方法、裝置及電子設備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：CN115310091B 。

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：202210786181.X，技術領域涉及：G06F21/57；該發明授權基于融合模型的目標安全等級識別方法、裝置及電子設備是由宋孟楠;王磊設計研發完成，并于2022-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于融合模型的目標安全等級識別方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于融合模型的目標安全等級識別方法、裝置及電子設備，方法包括：對歷史目標數據進行預處理得到訓練集；將訓練集分成多組訓練子集；對于各個訓練子集，采用多個不同模型及融合方式訓練對應的融合模型；將待識別目標數據分別輸入訓練好的各個融合模型中，得到目標的多個初始安全等級；對所述待識別目標的多個初始安全等級融合計算，得到目標的安全等級。本發明將訓練集分成多組訓練子集；對各個訓練子集，采用多個不同模型及融合方式進行訓練，從而提高了目標初始安全等級的準確性，在此基礎上，將目標的多個初始安全等級進行融合，從而加強對平臺中數據安全的保護，避免數據泄漏的情況發生，提高平臺的數據安全性。

本發明授權基于融合模型的目標安全等級識別方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種基于融合模型的目標安全等級識別方法，其特征在于，所述方法包括： 對歷史目標數據進行預處理，得到訓練集； 將所述訓練集分成多組訓練子集； 對于各個訓練子集，采用多個不同模型及融合方式訓練對應的融合模型；其中：所述融合方式用于將訓練子集的各個不同模型進行融合，所述融合方式包括：均值融合、平均融合、模型融合、交叉融合、特征融合；將不同模型及不同融合方式任意組合保證各個訓練子集均采用互不相同的模型及互不相同的融合方式進行訓練；從而同一訓練集分成的各個訓練子集所采用的模型及融合方式互不相同，訓練后的各個融合模型能夠基于不同的融合方式兼容不同訓練子集的數據特征及不同模型的排序預測能力； 將待識別目標數據分別輸入訓練好的各個融合模型中，得到對應的待識別目標的多個初始安全等級； 獲取各個初始安全等級對應的融合模型在訓練過程中所使用的訓練子集的特征的特征數量，將各個融合模型對應的訓練子集的特征數量，分別按特征數量占比和各個特征對應的評分總分進行加權計算，得到各個融合模型的權重，根據各個融合模型的權重和對應的初始安全等級，加權計算得到待識別目標的安全等級；或者，獲取各個初始安全等級對應的融合模型在訓練過程中所使用的訓練子集的特征的特征數量，將特征數量最大的特征作為融合模型的目標特征，結合各個融合模型的目標特征在上述特征的重要性排序中的排名，確定各個融合模型對應的排名權重，根據排名權重以及對應的初始安全等級，加權計算得到待識別目標的安全等級；或者，獲取各個初始安全等級對應的融合模型在訓練過程中所使用的訓練子集的特征的特征數量，將特征數量最大的特征作為融合模型的目標特征，將各個融合模型的目標特征的評分總分作為權重，將評分總分以及對應的初始安全等級，加權計算得到待識別目標的安全等級。

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