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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于集成学习的代价敏感云边协同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：CN116384516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310041222.7，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于集成学习的代价敏感云边协同方法是由谢作源;洪学敏;石江宏设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习的代价敏感云边协同方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于集成学习的代价敏感云边协同方法，其通过集成学习训练多个轻量级模型与高精度模型的组合，并通过云边智能部署的方式将模型组合部署于云端服务器并将其中若干个轻量级模型代价敏感化部署于边缘端设备，通过云边协同推理的方式提升系统的实时性同时保证系统的准确率。

本发明授权一种基于集成学习的代价敏感云边协同方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习的代价敏感云边协同方法，其特征在于：所述方法包括训练、部署、推理三个步骤； 所述训练步骤：初始化样本权重，通过集成学习串行训练学习多个轻量级模型与高精度模型的组合，每次训练完一个模型，根据准确率生成该模型的权重并更新样本权重； 所述部署步骤：将训练好的模型组合部署在云端服务器上，并从模型组合中选取前若干个轻量级模型，利用这些训练好的轻量级模型通过代价敏感集成学习的方式继续训练若干个轻量级模型与选取的模型一同部署在边缘端设备； 所述部署具体如下： 训练完成后根据实际边缘端设备的内存和算力从轻量级模型中选取前k个轻量级模型{}，并将这些模型代价敏感化；具体地， 1构造h个轻量级模型，获取训练集和验证集； 2定义代价敏感矩阵C； 其中，为类别数量，表示将类别分成类别的代价系数，矩阵C中的其他代价系数含义依此类推； 3初始化样本权重，其中每个； 4迭代计算模型组合{}代价敏感化模型权重和样本权重，； a计算模型在训练集上的代价敏感错误率： b计算模型在最终模型组合中所占的代价敏感权重： c更新样本权重： 其中，为归一化常数，，为轻量级模型在训练集上的错误率，为训练数据集； 5迭代训练步骤1中的h个模型，； a修改损失函数为代价敏感损失函数： b利用样本权重在上训练第i个模型； c计算在上的代价敏感错误率； d计算在最终模型组合中所占的权重； e更新样本权重，; 6最后，按各个模型权重集成最终结果： 训练完成后将部署在边缘设备上，部署在云端服务器上； 所述推理步骤：边缘端设备获取数据输入轻量级模型组合得到分类结果，并结合边缘端设备负载和网络情况决定数据是否上云；若需要上云，则将边缘端设备非代价敏感模型的输出与源数据上传云端，云端服务器将源数据输入模型组合中剩余的模型并将输出与边缘端设备模型输出集成得到最终结果返回边缘端设备。

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