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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利基于強盜反饋在線學習的流數(shù)據(jù)分類方法和裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116541773B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310502955.6，技術領域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權基于強盜反饋在線學習的流數(shù)據(jù)分類方法和裝置是由侯臣平;古仕林;羅廷金設計研發(fā)完成，并于2023-05-06向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于強盜反饋在線學習的流數(shù)據(jù)分類方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于強盜反饋在線學習的流數(shù)據(jù)分類方法和裝置。所述方法包括：獲取流數(shù)據(jù)序列，構建流數(shù)據(jù)序列中每個數(shù)據(jù)屬于不同類別上的概率分布函數(shù)，從概率分布函數(shù)中采樣標簽作為當前流數(shù)據(jù)的預測標簽，以及基于預測標簽得到預測強盜反饋，針對上一時刻更新的分類器參數(shù)，根據(jù)當前流數(shù)據(jù)的共享特征部分、預測標簽以及預測強盜反饋，構建瞬時損失函數(shù)，并計算累積損失，采用在線被動?攻擊學習策略構建分類器共享參數(shù)更新和新增參數(shù)更新的優(yōu)化問題，通過求解優(yōu)化問題和累積損失，得到優(yōu)化后分類器在當前時刻的參數(shù)，通過優(yōu)化參數(shù)后的分類器對流數(shù)據(jù)進行在線分類。采用本方法能夠實現(xiàn)強盜反饋中特征維度增加和數(shù)據(jù)規(guī)模增加時的分類問題。

本發(fā)明授權基于強盜反饋在線學習的流數(shù)據(jù)分類方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于強盜反饋在線學習的流數(shù)據(jù)分類方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取流數(shù)據(jù)序列； 構建所述流數(shù)據(jù)序列中每個數(shù)據(jù)屬于不同類別上的概率分布函數(shù)； 從所述概率分布函數(shù)中采樣標簽作為當前流數(shù)據(jù)的預測標簽，以及基于所述預測標簽得到預測強盜反饋； 針對上一時刻更新的分類器參數(shù)，根據(jù)所述當前流數(shù)據(jù)的共享特征部分、所述預測標簽以及所述預測強盜反饋，構建瞬時損失函數(shù)，并計算累積損失； 采用在線被動-攻擊學習策略構建將當前時刻分類器參數(shù)更新轉化為當前時刻分類器共享參數(shù)更新和當前時刻分類器新增參數(shù)更新的優(yōu)化問題；所述當前時刻待更新的分類器參數(shù)包括當前時刻分類器共享參數(shù)和當前時刻分類器新增參數(shù)，所述當前時刻分類器共享參數(shù)繼承上一時刻分類器參數(shù)；所述優(yōu)化問題為：其中，表示在t時刻待更新的分類器參數(shù)，表示在t時刻待更新分類器的共享參數(shù)，表示在t時刻待更新分類器的新增參數(shù)，表示在t-1時刻更新的分類器參數(shù)； 通過求解所述優(yōu)化問題和所述累積損失，得到優(yōu)化后分類器在當前時刻的參數(shù)，通過優(yōu)化參數(shù)后的分類器對流數(shù)據(jù)進行在線分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區(qū)德雅路109號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。