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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院申请的专利机器学习模型全生命周期编排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：CN121212398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511755032.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权机器学习模型全生命周期编排方法是由赵慧琴;孙立国;杨镛设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习模型全生命周期编排方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器学习模型全生命周期编排方法，包括：获取原始配置和历史谱系记录，构建统一因果谱系图和多层状态机配置；基于统一因果谱系图，执行训练与评估并进行期望进度残差故障检测，得到包含故障标记的第一更新后统一因果谱系图、评估反馈及历史性能统计；基于第一更新后统一因果谱系图和多层状态机配置，执行一致性闭包校验与部署决策，生成模型版本状态及第二更新后统一因果谱系图；基于评估反馈、历史性能统计、模型版本状态及第二更新后统一因果谱系图，执行数据增量贡献评估与谱系重写，生成下一轮配置生成数据。本发明实现了深度故障诊断、因果一致性校验和自动化数据反馈闭环。

本发明授权机器学习模型全生命周期编排方法在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型全生命周期编排方法，其特征在于，包括： 获取原始配置和历史谱系记录，构建统一因果谱系图和多层状态机配置； 基于统一因果谱系图，执行训练与评估并进行期望进度残差故障检测，得到包含故障标记的第一更新后统一因果谱系图、评估反馈及历史性能统计； 基于第一更新后统一因果谱系图和多层状态机配置，执行一致性闭包校验与部署决策，生成模型版本状态及第二更新后统一因果谱系图； 基于评估反馈、历史性能统计、模型版本状态及第二更新后统一因果谱系图，执行数据增量贡献评估与谱系重写，得到下一轮配置生成数据； 得到第一更新后统一因果谱系图，包括： 基于预存储的训练请求和统一因果谱系图，构建数据视图配置，并生成包含新训练任务节点的训练谱系更新数据； 基于数据视图配置和历史性能统计，构建期望进度曲线； 采集训练任务执行期间的任务执行监控，结合期望进度曲线，计算进度残差序列并执行多尺度故障检测，生成故障检测结果； 基于故障检测结果、训练谱系更新数据以及训练过程产生的中间训练结果和评估反馈，更新统一因果谱系图，得到第一更新后统一因果谱系图，并更新历史性能统计； 构建期望进度曲线，包括： 依据数据视图配置，计算理论进度基准； 从历史性能统计中估计单位批次耗时分布，生成耗时统计参数； 结合理论进度基准和耗时统计参数，推导未约束期望进度曲线； 将训练请求中的训练时限和资源约束叠加到未约束期望进度曲线，形成期望进度曲线； 生成故障检测结果，包括： 对齐任务执行监控与期望进度曲线，构建进度配对数据； 基于进度配对数据，计算归一化的进度残差序列； 在不同时间窗口上对归一化的进度残差序列进行统计分析，计算多尺度残差特征； 基于多尺度残差特征和预设阈值规则，判定故障模式，生成故障检测结果。

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