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龙图腾网获悉福建亿榕信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司申请的专利一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统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：CN118607579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202410761687.4，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统是由郑耀松;庄莉;梁懿;王秋琳;吴佩颖设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统，其中方法包括：将分析提示与技术文档输入大语言模型，生成现有机器学习算法的分析结果；基于分析结果，利用大语言模型挖掘潜在的创新点；利用大语言模型通过使用元学习策略，生成新的机器学习算法；结合大语言模型与模型解释工具所述机器学习算法的特征贡献度；利用大语言模型生成模型融合策略，组合多个新生成的机器学习算法的预测结果；利用大语言模型自动生成特征工程策略，将生成的特征工程策略输入自动化特征工具进行特征提取；利用训练与验证数据集对最终的机器学习算法进行训练与评估。本发明通过利用大语言模型分析现有机器学习算法，提高机器学习算法的性能和准确度。

本发明授权一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：选择合适的机器学习算法分析提示与待分析的机器学习算法技术文档输入大语言模型提取关键技术信息，生成现有机器学习算法的分析结果； S2：基于分析结果利用大语言模型根据已有的机器学习算法挖掘潜在的创新点； S3：根据挖掘的潜在创新点，通过使用元学习策略以现有机器学习算法生成新的机器学习算法； S4：结合大语言模型与模型解释工具分析新生成的机器学习算法，评估所述机器学习算法的算法特征贡献度； S5：利用大语言模型生成模型融合策略，生成最终的机器学习算法； S6：根据需要利用机器学习算法解决的特定问题建立特征工程提示，将特征工程提示输入大语言模型生成特征工程策略，将生成的特征工程策略输入自动化特征工具进行数据特征提取； S7：对提取的数据特征划分训练数据集和验证数据集，利用训练数据集对最终的机器学习算法进行训练，并根据验证数据集评估所述机器学习算法的性能； 所述步骤S4具体为： S41：利用模型解释工具分析新的机器学习算法，分析结果为机器学习算法中每个算法特征对机器学习算法预测结果的贡献； S42：将模型解释工具的分析结果编码为文本输入大语言模型，得到相应的解释性文本，评估机器学习算法的算法特征贡献度； 所述步骤S5具体为： S51：利用大语言模型评估多个新的机器学习算法的模型结构与预测性能，根据大语言模型生成的评估信息设计优化问题； S52：通过利用大语言模型求解优化问题得到模型融合策略，通过模型融合策略组合多个新的机器学习算法的预测结果，提高机器学习算法的预测性能。

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