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龙图腾网获悉上海大智慧信息科技有限公司申请的专利可解释元学习权重调整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：CN120952114B 。

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：202511476252.6，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权可解释元学习权重调整方法及系统是由王日红设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本可解释元学习权重调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种可解释元学习权重调整方法及系统，其中方法首先通过元学习框架对多任务历史数据集进行预训练，获得通用初始化参数；在线阶段利用元编码器生成用户与市场状态的特征表征，并通过权重适配器预测智能体初始权重，随后在包含收益损失、风险损失和解释一致性损失ECL的联合损失函数驱动下执行少量梯度更新，实现毫秒级个性化适配，得到最终权重。解释一致性损失ECL作为解释函数的正则化项，在训练阶段约束模型归因向量的稳定性，以解决现有可解释人工智能方法解释结果不一致的问题。本发明可应用于智能交易、推荐系统、工业预测等需高实时性与监管透明度的场景。

本发明授权可解释元学习权重调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可解释元学习权重调整方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，基于多任务历史数据集，采用MAML算法或Reptile算法进行元学习训练，得到通用初始化参数，所述多任务历史数据集的输入数据包括用户画像特征、市场状态特征及任务标签，所述任务标签包括目标收益类型； 步骤S2，获取新任务的用户画像特征与市场状态特征，将所述用户画像特征与所述市场状态特征输入至由所述通用初始化参数初始化的元编码器进行编码，得到语义表征向量，所述用户画像特征包括交易偏好和风险等级；所述市场状态特征包括波动率、成交量和行业轮动强度； 步骤S3，将所述语义表征向量输入至由所述通用初始化参数初始化的权重适配器，生成初始智能体权重； 步骤S4，基于包含收益损失、风险损失和解释一致性损失的联合损失函数，对所述初始智能体权重执行K次的梯度下降更新，得到最终权重；所述解释一致性损失定义为：对于一对输入样本和，若||-||δ，则： 其中， 表示通过SHAP归因方法计算得到的输入样本的解释向量； 表示通过SHAP归因方法计算得到的输入样本的解释向量； 表示解释向量的余弦相似度函数； 表示预设的相似度阈值，用于筛选稳定性对比的样本对； 步骤S5，使用所述最终权重驱动决策并将过程记录日志。

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