买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种自适应模型基数估计方法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：CN117931857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202410127245.4，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种自适应模型基数估计方法是由林煜明;张英豪;曾旭鹏;冯新宇;李优设计研发完成，并于2024-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应模型基数估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自适应模型基数估计方法，包括：获取数据集，基于自适应平滑因子选择策略对所述数据集加入噪音，构建深度自回归模型，将加入噪音的所述数据集输入所述深度自回归模型，获取联合概率分布；获取若干个谓词，根据所述联合概率分布依次对查询中涉及的谓词进行采样，获取采样数据，通过所述采样数据，调整所述深度自回归模型的选择率，基于调整后的选择率与基数相乘，获取估计结果。本发明能够实现更加准确的估计结果。

本发明授权一种自适应模型基数估计方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应模型基数估计方法，其特征在于，包括： 获取数据集，基于自适应平滑因子选择策略对所述数据集加入噪音，构建深度自回归模型，将加入噪音的所述数据集输入所述深度自回归模型，获取联合概率分布； 基于自适应平滑因子选择策略对所述数据集加入噪音的方法为： 其中，为原始的数据分布，为自适应平滑分布，为新的分布，为输入的关系的属性或者列； 获取自适应平滑分布的方法为： 其中，为当前时间步分布，为自适应选择的平滑因子，为平滑后前一个时间步的分布,为当前时间步的原始分布； 获取若干个谓词，根据所述联合概率分布依次对查询中涉及的谓词进行采样，通过采样结果，调整所述深度自回归模型的选择率，基于调整后的选择率与基数相乘，获取估计结果； 调整所述深度自回归模型的选择率包括： S1、设置第一目标阈值，将所述采样结果输入训练后的所述深度自回归模型，获取数据范围； S2、对所述数据范围进行蒙特卡洛积分，获取第一误差，对第一误差进行误差判断，若第一误差小于所述第一目标阈值，对训练后的所述深度自回归模型进行选择率调整，获取总选择率； S3、设置第二目标阈值，对总选择率与基数的乘积与所述目标阈值进行判断，若所述乘积大于所述第二目标阈值，则输出调整后的选择率，若所述乘积小于所述第二目标阈值，则对所述谓词进行重采样和增大样本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。