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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于强盗反馈在线学习的流数据分类方法和装置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：CN116541773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310502955.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于强盗反馈在线学习的流数据分类方法和装置是由侯臣平;古仕林;罗廷金设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强盗反馈在线学习的流数据分类方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于强盗反馈在线学习的流数据分类方法和装置。所述方法包括：获取流数据序列，构建流数据序列中每个数据属于不同类别上的概率分布函数，从概率分布函数中采样标签作为当前流数据的预测标签，以及基于预测标签得到预测强盗反馈，针对上一时刻更新的分类器参数，根据当前流数据的共享特征部分、预测标签以及预测强盗反馈，构建瞬时损失函数，并计算累积损失，采用在线被动‑攻击学习策略构建分类器共享参数更新和新增参数更新的优化问题，通过求解优化问题和累积损失，得到优化后分类器在当前时刻的参数，通过优化参数后的分类器对流数据进行在线分类。采用本方法能够实现强盗反馈中特征维度增加和数据规模增加时的分类问题。

本发明授权基于强盗反馈在线学习的流数据分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强盗反馈在线学习的流数据分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取流数据序列； 构建所述流数据序列中每个数据属于不同类别上的概率分布函数； 从所述概率分布函数中采样标签作为当前流数据的预测标签，以及基于所述预测标签得到预测强盗反馈； 针对上一时刻更新的分类器参数，根据所述当前流数据的共享特征部分、所述预测标签以及所述预测强盗反馈，构建瞬时损失函数，并计算累积损失； 采用在线被动-攻击学习策略构建将当前时刻分类器参数更新转化为当前时刻分类器共享参数更新和当前时刻分类器新增参数更新的优化问题；所述当前时刻待更新的分类器参数包括当前时刻分类器共享参数和当前时刻分类器新增参数，所述当前时刻分类器共享参数继承上一时刻分类器参数；所述优化问题为：其中，表示在t时刻待更新的分类器参数，表示在t时刻待更新分类器的共享参数，表示在t时刻待更新分类器的新增参数，表示在t-1时刻更新的分类器参数； 通过求解所述优化问题和所述累积损失，得到优化后分类器在当前时刻的参数，通过优化参数后的分类器对流数据进行在线分类。

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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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”。