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龙图腾网获悉中兴通讯股份有限公司申请的专利分类模型训练的方法、设备、计算机可读介质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：CN114239666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202010928518.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权分类模型训练的方法、设备、计算机可读介质是由何世明设计研发完成，并于2020-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类模型训练的方法、设备、计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开实施例提供了一种分类模型训练的方法，该方法包括：通过粒子群算法处理训练样本集，得到分类模型的初始参数；用训练样本集训练具有初始参数的初始分类模型，得到分类模型；其中，所述训练样本集包括多个训练样本，每个训练样本包括一个小区的多个通信参数，每个小区具有确定的类型，所述训练样本集的多个训练样本对应的多个小区具有至少两种不同的类型；所述分类模型为机器学习模型，其用于通过小区的多个通信参数确定小区的类型。本公开实施例还提供了一种设备、计算机可读介质。

本发明授权分类模型训练的方法、设备、计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种分类模型训练的方法，其包括： 通过粒子群算法处理训练样本集，得到分类模型的初始参数； 用训练样本集训练具有初始参数的初始分类模型，得到分类模型； 其中， 所述训练样本集包括多个训练样本，每个训练样本包括一个小区的多个通信参数，每个小区具有确定的类型，所述训练样本集的多个训练样本对应的多个小区具有至少两种不同的类型；所述分类模型为机器学习模型，其用于通过小区的多个通信参数确定小区的类型；所述小区的类型包括正常类型和至少一个故障类型； 所述用训练样本集训练具有初始参数的初始分类模型，得到分类模型包括： 用训练样本集训练具有初始参数的初始分类模型，得到中间模型； 从中间模型的输入特征中选取重要程度排名前预定位或预定比例的输入特征为保留特征； 除去中间模型的输入特征中除保留特征外的其它输入特征，用训练样本集训练中间模型得到分类模型； 所述通过粒子群算法处理训练样本集，得到分类模型的初始参数包括： 确定粒子群的多个粒子的位置和速度； 更新各所述粒子的位置、速度，以及所述粒子群的惯性权重； 更新各所述粒子的个体最优解，以及所述粒子群的全局最优解； 符合终止条件时以当前的全局最优解作为分类模型的初始参数；不符合终止条件时返回所述更新各所述粒子的位置、速度，以及所述粒子群的惯性权重的步骤； 所述更新所述粒子群的惯性权重包括：根据以下公式确定所述惯性权重w： 其中，wk+1表示第k+1次更新中确定的惯性权重，itermax表示预设的最大更新次数，wmax表示预设的最大惯性权重，wmin表示预设的最小惯性权重，d1表示预设的惯性权重修改速率，gbest表示全局最优解，f表示适应度函数，0≤wminwmax≤1，0≤d1≤1。

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