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龙图腾网获悉北京超星未来科技有限公司申请的专利机器学习中的数据获取、数据处理的方法、装置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：CN113128694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-07-19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：201911411688.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权机器学习中的数据获取、数据处理的方法、装置及系统是由张剑;钟绍宸;孙学文;王奎设计研发完成，并于2019-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习中的数据获取、数据处理的方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本说明书公开一种机器学习中的数据获取、数据处理的方法、装置及系统，其中适于在边缘计算服务器上执行的数据获取方法，包括：根据当前训练集训练目标模型，得到当前目标模型；基于所述当前目标模型，获得评估数据样本对当前目标模型的重要性的当前重要性计算模型；通过所述当前重要性计算模型对测试集中每一数据样本计算重要性评估值，获得重要性均值Lave；将所述当前重要性计算模型的参数和重要性均值Lave以广播方式发送给各边缘设备；接收边缘设备依据所述当前重要性计算模型和重要性均值Lave进行筛选后发送的数据，将所述数据加入当前训练集；当接收到的所述数据达到预设数目后，通过当前训练集对目标模型进行训练，得到参数更新后的目标模型。

本发明授权机器学习中的数据获取、数据处理的方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种机器学习中的数据获取方法，适于在边缘计算服务器上执行，其特征在于，包括：根据当前训练集训练目标模型，得到当前目标模型；基于所述当前目标模型的结构，获得评估数据样本对当前目标模型的重要性的当前重要性计算模型，所述当前重要性计算模型推理获得当前目标模型对每一输入的模拟输出，并通过该模拟输出与每一输入对应的标准输出的差距来表征当前目标模型对该输入的分析能力，以此作为该输入的重要性评估值，所述重要性评估值表征当前目标模型对该数据样本的分析能力；通过所述当前重要性计算模型对测试集中的每一数据样本计算对应的重要性评估值，并计算测试集数据样本的重要性均值Lave；将所述当前重要性计算模型的参数和对应的重要性均值Lave以广播方式发送给各边缘设备，以使得各边缘设备依据所述当前重要性计算模型和对应的重要性均值Lave对向边缘计算服务器发送的数据进行筛选，各边缘设备随机选取预设数目的数据加入预设容量固定的重要数据区，通过所述当前的重要性计算模型计算重要数据区中每一数据的重要性评估值，并将重要数据区中的数据按照重要性评估值排序，根据所述重要性均值Lave以及预设的阈值θ，得到重要性阈值θLave，选取重要数据区中重要性评估值最大的数据作为待传输数据，计算该待传输数据压缩后的重要性评估值，得到第一评估值，将所述第一评估值与所述重要性阈值θLave进行比较，若所述第一评估值大于所述重要性阈值θLave，则提高该待传输数据的压缩率并计算新的压缩率下的重要性评估值，直到该待传输数据的重要性评估值不大于所述重要性阈值θLave或者达到数据传输的最大压缩率；接收边缘设备依据所述当前重要性计算模型和对应的重要性均值Lave进行筛选后发送的数据，将所述数据加入当前训练集；当接收到的所述数据达到预设的数目后，通过当前训练集对目标模型进行训练，得到参数更新后的目标模型。

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