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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利用于机器学习任务的计算服务优化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：CN120542655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510667061.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权用于机器学习任务的计算服务优化方法是由胡振荣;李建平设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于机器学习任务的计算服务优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于机器学习任务的计算服务优化方法，具体涉及分布式计算技术领域，通过采集训练终端的多维行为数据，构建原始数据集合，生成延迟偏移指数与训练偏离指数，判断是否触发扰动等级评估流程，并输入影响评估模型生成多级扰动等级，依据等级结果执行插值补偿、恢复重连或任务优先级调整等匹配行为，实现对上传失败或训练异常的精准识别与动态响应，提升模型聚合的稳定性与计算服务的适应性；本发明通过构建双指数评估机制，实现对上传与训练扰动的前置识别，结合多级响应策略提升模型聚合稳定性，并依据行为时序特征动态选择评估模型，兼顾评估精度与执行效率，增强了计算服务在复杂终端机器学习任务环境下的适应性与鲁棒性。

本发明授权用于机器学习任务的计算服务优化方法在权利要求书中公布了：1.用于机器学习任务的计算服务优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集每一训练终端在每轮聚合前的原始行为信息，构建原始数据集合，该集合包括：训练耗时、训练样本量、终端负载波动幅度、断续连接次数、局部训练过程中冷启动发生频次、本地优化器步长变化量、上传请求返回跳时频率与网络突发延迟峰值； 根据原始数据集合中的断续连接次数、上传请求返回跳时频率与网络突发延迟峰值提取上传行为特征组，通过计算上传行为特征组中各参数的聚合偏移因子生成延迟偏移指数；根据原始数据集合中的冷启动发生频次、优化器步长变化量与训练耗时加权差值提取训练行为特征组，通过训练阶段稳定度回归函数生成训练偏离指数； 判断当前数据上传是否超出预设时间窗，若出现当前数据上传超出预设时间窗、延迟偏移指数高于动态波动阈值，以及训练偏离指数高于局部模型一致性阈值的任一情况，则启动影响度等级推理流程； 将延迟偏移指数与训练偏离指数输入已完成训练的影响评估模型，生成多级影响等级结果，等级包括低影响、中影响、高影响与关键影响，每一等级用于表示上传失败或延迟行为对本轮聚合准确性与收敛性的扰动程度，根据评估等级执行对应预设的匹配行为。

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广东工业大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区广东工业大学；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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