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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利面向计算卸载的多任务域自适应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：CN119938171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510004979.8，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权面向计算卸载的多任务域自适应方法是由杨博;韩润心;於志文;曹雪琳设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向计算卸载的多任务域自适应方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向计算卸载的多任务域自适应方法。该方法包括：根据用户将目标任务在自身处理或者卸载至边缘服务器处理的场景，构建目标函数，获取多组源域数据，每组源域数据包括多个用户的样本数据和标签，标签为初始分类值和初始回归值；将多组源域数据输入至前馈神经网络模型，得到训练好的前馈神经网络模型；获取多组目标域数据，将多组目标域数据进行增强，得到增强后的多组目标域数据；其中，每组目标域数据包括多个用户的样本数据。本发明解决了现有的任务卸载模型在不同域环境中的泛化能力低、隐私风险高、计算量大和计算时间长的技术问题。

本发明授权面向计算卸载的多任务域自适应方法在权利要求书中公布了：1.面向计算卸载的多任务域自适应方法，其特征在于，包括： 根据用户将目标任务在自身处理或者卸载至边缘服务器处理的场景，构建目标函数； 获取多组源域数据，每组源域数据包括多个用户的样本数据和标签，标签为初始分类值和初始回归值； 将多组源域数据输入至前馈神经网络模型，得到训练好的前馈神经网络模型； 获取多组目标域数据，将多组目标域数据进行增强，得到增强后的多组目标域数据；其中，每组目标域数据包括多个用户的样本数据； 构建教师-学生模型，其中，教师-学生模型包括学生模型和教师模型，且将训练好的前馈神经网络模型分别作为教师模型和学生模型； 将增强后的第一组目标域数据输入至教师模型，得到每个用户的样本数据的伪标签，其中，伪标签包括第一分类预测值和第一回归预测值； 将第一组目标域数据输入至学生模型，得到每个用户的样本数据的初始预测值，其中，初始预测值包括第二分类预测值和第二回归预测值； 基于初始预测值和伪标签，得到总损失值； 基于总损失值，更新学生模型的模型参数，重复迭代，当总损失值最小时，用总损失值最小时的学生模型的模型参数更新教师模型的模型参数，随机恢复总损失值最小时的学生模型的模型参数，得到恢复后的模型参数，将恢复后的模型参数作为第二组目标域数据对应的学生模型，重复迭代，得到训练好的学生模型； 将每组目标域数据输入至训练好的目标学生模型中，得到每组目标域数据的目标预测值； 基于每组目标域数据的目标预测值和目标预测值对应的目标域数据，使目标函数最小，以使用户的计算任务成本最低。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127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”。

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