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龙图腾网获悉慧与发展有限责任合伙企业申请的专利基于机器学习的固件版本推荐器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：CN117742770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310681032.1，技术领域涉及：G06F8/71；该发明授权基于机器学习的固件版本推荐器是由S·贾恩;C·霍格;D·费林;B·班德梅尔;J·特拉多设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的固件版本推荐器在说明书摘要公布了：本公开的实施例涉及基于机器学习的固件版本推荐器。当前公开的技术的示例提供了将机器学习的智能注入到固件推荐过程中的自动固件推荐系统。为了实现这一点，示例在动态基础上对大量历史客户固件更新数据训练机器学习模型例如，示例可以每周训练机器学习模型，以预测供应商的客户在最近6个月中做出的接受固件更新。从该动态训练中，机器学习模型可以学习以基于固件相关特征、最近的客户偏好和其他特定于客户的因素，来预测推荐用于客户网络设备集群的最佳固件版本。一旦被训练，示例就可以部署机器学习模型，以在考虑上述因素的情况下为个体客户的个体网络设备集群做出高度定制的固件推荐。

本发明授权基于机器学习的固件版本推荐器在权利要求书中公布了：1.一种网络管理系统，包括： 一个或多个处理资源；以及 非瞬态计算机可读介质，被耦合到所述一个或多个处理资源，所述非瞬态计算机可读介质中存储有指令，所述指令在由所述处理资源执行时使所述系统执行方法，所述方法包括： 接收机器学习模型，所述机器学习模型在训练阶段期间通过以下项而被训练： 接收历史固件更新数据集，所述历史固件更新数据集包括第一网络设备集群的固件版本和特征、以及与针对所述第一网络设备集群的所述固件版本相关联的客户的接受情况， 基于所述第一网络设备集群的所述固件版本、所述第一网络设备集群的所述特征、以及所述客户对在所述第一网络设备集群处实现所述固件版本的所述接受情况，更新模型参数，以及 在推断阶段期间，使得能够基于在训练期间而被生成的所述模型参数来生成接受情况的可能性得分； 标识第二网络设备集群，其中所述第二网络设备集群包括与所述客户相关联的、与所述机器学习模型针对其被训练的网络设备类型相同的网络设备； 在推断阶段期间，针对所述第二网络设备集群的网络设备，使用所述机器学习模型来计算针对多个预期更新固件版本的多个固件版本得分，所述多个固件版本得分基于： 被安装在所述第二网络设备集群的所述网络设备上的更新前固件版本的特征， 所述预期更新固件版本的特征，以及 所述第二网络设备集群被部署的站点特定因素； 针对所述多个预期更新固件版本中的至少一个预期更新固件版本，计算跨所述第二网络设备集群的聚合固件版本得分；以及 针对所述第二网络设备集群，推荐更新到兼容的预期更新固件版本之中具有最高聚合固件版本得分的所述多个预期更新固件版本中的所述至少一个预期更新固件版本。

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慧与发展有限责任合伙企业，其通讯地址为：美国得克萨斯州；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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