中山大学刘宇轩获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基数估计方法、装置及存储介质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：CN118656394B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202410811527.6，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种基数估计方法、装置及存储介质是由刘宇轩;郑立彬;余建兴;印鉴设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基数估计方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基数估计方法、装置及介质。所述方法将待预测查询语句编码并输入至基于历史数据训练的深度学习模型中以预测基数。若预测值超出预设阈值，则采纳为最终估计结果；若未超出，则依据由数据库记录构建的多叉树森林结构计算准确基数作为最终估计结果。本申请充分利用混合模型的优势，提高了基数估计预测的准确性和可靠性。
本发明授权一种基数估计方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基数估计方法，其特征在于，包括： 获取待预测的查询语句； 将待预测的查询语句编码后输入到深度学习模型，得到基数估计结果，其中，所述深度学习模型由初始深度学习模型对编码后的历史查询语句训练得到，具体为： 获取编码后的历史查询语句得到历史查询向量； 使用两个连续的全连接层以及一个sigmoid函数搭建初始深度学习模型； 通过初始深度学习模型获取历史查询向量并对其进行训练，并在训练过程中使用单属性基数估计上界损失函数对所述初始深度学习模型进行优化，得到深度学习模型； 所述在训练过程中使用单属性基数估计上界损失函数进行优化，具体为： 单属性基数估计上界损失函数的表达式为： 式中P表示预测值、L表示标签、Bnd表示单属性基数上界； 在训练过程中持续监控基数估计的预测值是否接近或超过预先设置的单属性基数上界值； 当检测到基数估计预测值超出或预计超出单属性基数上界值，通过单属性基数估计上界损失函数自动施加相应的惩罚； 若基数估计结果大于预设阈值，则将该基数估计结果作为最终基数估计结果；否则，使用森林结构输出的准确基数作为最终基数估计结果；其中，所述森林结构根据数据库记录数据构建多叉树得到。
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