山东浪潮科学研究院有限公司金长新获国家专利权
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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种本地学习及自适应推理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：CN116702905B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310601934.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种本地学习及自适应推理方法及系统是由金长新;朱翔宇;李锐;魏子重设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种本地学习及自适应推理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及微型处理器技术领域，具体提供了一种本地学习及自适应推理方法及系统，首先，利用收集到的毫米波雷达数据进行数据清洗，然后进行TinyML模型的训练，最后将模型部署到微处理器中；同时，毫米波雷达数据作为输入特征会传输到微控制器中的全连接神经网络层，然后每条输入的特征数据会对应一条当前微处理器设备的状态参数作为输入特征数据的标签，随着输入特征数据和对应标签的不断增加，全连接神经网络层的权重参数也会根据设备的实际状态进行优化，最后更新的参数会更新至TinyML模型中，进行本地学习及自适应推理。与现有技术相比，本发明减少了高性能边缘设备的依赖，同时减少了传统方案在数据传输过程中的安全问题。
本发明授权一种本地学习及自适应推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种本地学习及自适应推理方法，其特征在于，首先，利用收集到的毫米波雷达数据进行数据清洗，然后进行TinyML模型的训练，最后将模型部署到微处理器中； 同时，毫米波雷达数据作为输入特征会传输到微控制器中的全连接神经网络层，然后每条输入的特征数据会对应一条当前微处理器设备的状态参数作为输入特征数据的标签，随着输入特征数据和对应标签的不断增加，全连接神经网络层的权重参数也会根据设备的实际状态进行优化，最后更新的参数会更新至TinyML模型中，进行本地学习及自适应推理； 将毫米波雷达的数据流分解为三部分，分别为运动目标，能量值静止目标，能量值探测距离，距离，同时结合设备的当前状态，将数据结构整理为{运动目标，能量值，静止目标，能量值，探测距离，距离，标签，设备状态}； 将所述数据结构作为全连接神经网络层的输入实现模型参数的本地学习和迭代。
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