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龙图腾网恭喜西门子(中国)有限公司申请的专利分类模型训练方法、装置和计算机可读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：CN113692589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-17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：201980095070.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权分类模型训练方法、装置和计算机可读介质是由周林飞;吴超华;丹尼尔·施内加斯;田鹏伟;李聪超;吴文超设计研发完成，并于2019-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类模型训练方法、装置和计算机可读介质在说明书摘要公布了：一种分类模型训练方法、装置和计算机可读介质，该分类模型训练方法包括：获取第一训练数据101；判断第一训练数据是否均衡102；如果第一训练数据不均衡，则向用户发送交互请求103；接收用户响应于交互请求的均衡化处理指令104，其中，均衡化处理指令包括至少一个数据集标识，每一个数据集标识用于标识第一训练数据中导致第一训练数据不均衡的一个第一数据集；根据均衡化处理指令，分别针对每一个数据集标识所标识的第一数据集对第一训练数据进行均衡化处理，获得第二训练数据105；利用第二训练数据训练与目标设备相对应的分类模型106。该方法能够提高所训练出的分类模型的分类准确率。

本发明授权分类模型训练方法、装置和计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.分类模型训练方法，其特征在于，包括：获取第一训练数据，其中，所述第一训练数据包括目标设备的历史运行数据；判断所述第一训练数据是否均衡；如果所述第一训练数据不均衡，则向用户发送交互请求，其中，所述交互请求用于请求所述用户确定对所述第一训练数据进行处理的方式；接收用户响应于所述交互请求的均衡化处理指令，其中，所述均衡化处理指令包括至少一个数据集标识，所述至少一个数据集标识中的每一个所述数据集标识用于标识所述第一训练数据中导致所述第一训练数据不均衡的一个第一数据集，不同所述数据集标识所标识的所述第一数据集不同；根据所述均衡化处理指令，分别针对每一个所述数据集标识所标识的所述第一数据集对所述第一训练数据进行均衡化处理，获得第二训练数据，其中，所述第二训练数据中与各个所述数据集标识所对应的各个第二数据集不会导致所述第二训练数据不均衡；利用所述第二训练数据训练与所述目标设备相对应的分类模型;其中，所述根据所述均衡化处理指令，分别针对每一个所述数据集标识所标识的所述第一数据集对所述第一训练数据进行均衡化处理，获得第二训练数据，包括：针对所述均衡化处理指令包括的每一个所述数据集标识，确定一个与该数据集标识相对应的第六数据集，其中，该第六数据集中样本与该数据集标识所标识的所述第一数据集中样本的数值位于同一数值范围，且该数据集标识所标识的所述第一数据集与该第六数据集中样本的总数与第五数据集中样本个数的比值大于或等于所述占比阈值；其中，所述第五数据集由对所述第一训练数据进行聚类处理获得的包括样本个数最多的数据集；将与各个所述数据集标识相对应的各个所述第六数据集中的样本与所述第一训练数据进行组合，获得所述第二训练数据。

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