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龙图腾网获悉浙江柔灵科技有限公司申请的专利一种基于睡眠分期的机器学习算法的部署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：CN115969324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211715986.1，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于睡眠分期的机器学习算法的部署方法是由刘文华;刘冰设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于睡眠分期的机器学习算法的部署方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于睡眠分期的机器学习算法的部署方法，包括如下具体步骤：步骤1）：采集脑电数据，将脑电数据切分成若干个分段数据并保存；步骤2）：对分段数据做特征工程；步骤3）：将脑电数据切分成训练集和测试集，对xgboost模型进行训练和调优，得到训练好的原始睡眠分期xgboost模型；步骤4）：用C语言中的math函数库实现原始睡眠分期xgboost模型的推理，得到纯C语言睡眠分期xgboost模型；步骤5）：对纯C语言睡眠分期xgboost模型进行校准；步骤6）：将校准后的纯C语言睡眠分期xgboost模型部署到端侧设备。本发明在传统的xgboost模型基础上实现了纯C语言推理，在部署至端侧设备上时，无需在端侧设备上事先安装相应的系统或平台，可以减少对端侧设备的系统需求。

本发明授权一种基于睡眠分期的机器学习算法的部署方法在权利要求书中公布了：1.一种基于睡眠分期的机器学习算法的部署方法，其特征在于，包括如下具体步骤： 步骤1）：采集脑电数据，将脑电数据切分成若干个分段数据并保存； 步骤2）：对分段数据做特征工程，为xgboost模型做好数据准备； 步骤3）：将脑电数据切分成训练集和测试集，对xgboost模型进行训练和调优，准确率达到要求后并保存模型，得到训练好的原始睡眠分期xgboost模型； 步骤4）：用C语言中的math函数库实现原始睡眠分期xgboost模型的推理，具体方法如下： S1、保存原始睡眠分期xgboost模型的网络结构和参数； S2、逐层逐节点解析网络结构，利用math函数库实现各节点的算子； S3、对各节点的算子性能进行校验； S4、对算子进行封装，方便相同算子的调用； S5、经过逐个节点算法实现、逐层算法实现，最后实现整个网络结构算法实现，从而得到纯C语言睡眠分期xgboost模型； 步骤5）：加载原始睡眠分期xgboost模型和纯C语言睡眠分期xgboost模型，通过原始睡眠分期xgboost模型对纯C语言睡眠分期xgboost模型进行校准；对纯C语言睡眠分期xgboost模型的校准包括准确性校准和推理耗时评估优化； 所述准确性校准的具体方法如下：同时加载原始睡眠分期xgboost模型和纯C语言睡眠分期xgboost模型并进行推理，查看两者的推理概率得分；若两者的概率得分小数点后两位达到一致，则表明纯C语言睡眠分期xgboost模型的推理准确性与原始睡眠分期xgboost模型的推理准确性一致，符合准确度要求；若两者的概率得分小数点后两位不一致，则对纯C语言睡眠分期xgboost模型的算子进行优化，然后再次加载原始睡眠分期xgboost模型和纯C语言睡眠分期xgboost模型并进行推理，直至两者的推理概率得分小数点后两位达到一致； 所述推理耗时评估优化的具体方法如下：同时加载原始睡眠分期xgboost模型和纯C语言睡眠分期xgboost模型并进行推理，查看两者的推理耗时；若两者的推理耗时一致，则表明纯C语言睡眠分期xgboost模型的推理耗时达到要求；若两者的推理耗时不一致，则对纯C语言睡眠分期xgboost模型的算子进行优化，然后再次加载原始睡眠分期xgboost模型和纯C语言睡眠分期xgboost模型并进行推理，直至两者的推理耗时达到一致； 步骤6）：将校准后的纯C语言睡眠分期xgboost模型部署到端侧设备。

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浙江柔灵科技有限公司，其通讯地址为：311200 浙江省杭州市萧山区宁围街道利一路188号天人大厦3001室-46；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”。