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龙图腾网获悉中国移动通信集团终端有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利机器学习模型的训练方法、装置和电子设备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：CN115994583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202111202335.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权机器学习模型的训练方法、装置和电子设备是由周婷;倪茂;王绍颖;崔芳设计研发完成，并于2021-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习模型的训练方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及机器学习领域，尤其涉及一种机器学习模型的训练方法、装置和电子设备。先确定包含若干样本数据的样本集合，每个样本数据均包含d维特征；再将每维特征均划分为q个区间，得到qd个邻域，将上述样本集合中的各样本数据分配到各自对应的邻域；之后，计算邻域Di的样本稀有度，再计算邻域Di中每个样本数据的样本异常度，然后计算每个样本数据的样本价值，再根据所述样本价值，确定每个样本数据所对应损失函数的加权系数；其中，基于所述加权系数加权后的损失函数用于机器模型的训练，避免了因样本数据重复、高度相似影响机器模型的训练效果。

本发明授权机器学习模型的训练方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型的训练方法，其特征在于，所述方法应用于智慧城市，包括： 确定样本集合，所述样本集合包含若干样本数据，每个所述样本数据均包含a维输入特征和b维验证特征，其中，a与b之和为d，所述a维输入特征包括：停车场A的剩余车位数量Va和停车场B的剩余车位数量Vb，所述b维验证特征包括：停车场C的剩余车位数量Vc； 将每维所述特征均划分为q个区间，得到qd个邻域； 根据样本数据各维度特征的取值，将所述样本集合中的各样本数据分配到各自对应的邻域； 根据邻域Di包含的样本数据的输入特征，计算邻域Di的样本稀有度，i取值为1、2、3……qd； 根据邻域Di包含的样本数据的验证特征，计算邻域Di中每个样本数据的样本异常度； 根据所述样本稀有度和所述样本异常度，计算每个所述样本数据的样本价值； 根据所述样本价值，确定每个样本数据所对应损失函数的加权系数； 其中，基于所述加权系数加权后的损失函数用于机器模型的训练； 所述根据所述样本稀有度和所述样本异常度，计算每个所述样本数据的样本价值，包括： 根据所述输入特征的标准差计算所述样本稀有度，根据所述验证特征的标准差计算所述样本异常度； 将所述样本稀有度和所述样本异常度的差值确定为所述样本数据的样本价值。

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