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龙图腾网恭喜杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学申请的专利多智能体代理的数据库内的机器学习特征生成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：CN119151016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411650247.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权多智能体代理的数据库内的机器学习特征生成方法是由芦宽;杨智慧;伍赛;姚畅;陈刚设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本多智能体代理的数据库内的机器学习特征生成方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多智能体代理的数据库内的机器学习特征生成方法，包括：根据历史特征集合在数据库内的机器学习模型中的性能指标，确定第一特征集合和第一特征集合的特征描述；根据机器学习任务和历史特征集合，得到第一特征集合对应的特征提示；获取数据库内的大语言模型根据第一特征集合、特征描述和特征提示生成的新特征，并结合第一特征集合和新特征得到第二特征集合；根据历史特征集合和第二特征集合在机器学习模型中的性能指标，确定第三特征集合；分解第三特征集合，直至分解得到的特征集合与第三特征集合匹配，根据分解结果得到执行机器学习任务所需的第四特征集合。采用本方法能够解决数据库内执行机器学习任务困难且准确性低的问题。

本发明授权多智能体代理的数据库内的机器学习特征生成方法在权利要求书中公布了：1.基于多智能体代理的数据库内的机器学习特征生成方法，其特征在于，所述方法包括：根据历史特征集合在数据库内的机器学习模型中的性能指标，确定第一特征集合和所述第一特征集合的特征描述；所述特征描述是对所述第一特征集合中数据属性的描述；根据预设的机器学习任务和所述历史特征集合，得到所述第一特征集合对应的特征提示；获取数据库内的大语言模型根据所述第一特征集合、所述特征描述和所述特征提示生成的新特征，并结合所述第一特征集合和所述新特征得到第二特征集合；根据所述历史特征集合和所述第二特征集合在所述机器学习模型中的性能指标，确定第三特征集合；分解所述第三特征集合，直至分解得到的特征集合与所述第三特征集合匹配，根据分解结果得到执行所述机器学习任务所需的第四特征集合；所述特征提示包括静态提示和动态提示，所述根据预设的机器学习任务和所述历史特征集合，得到所述第一特征集合对应的特征提示包括：根据所述机器学习任务得到所述静态提示；在所述历史特征集合中获取与所述第一特征集合的相似程度满足预设程度的特征集合，根据所述相似程度满足预设程度的特征集合，得到所述动态提示；所述分解所述第三特征集合包括：根据所述第三特征集合，得到所述第三特征集合的特征描述；将所述第三特征集合的特征描述分解为多个子描述；调用所述大语言模型以根据所述子描述生成分解后的特征集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院;浙江大学，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区物联网孵化器大楼2号楼A楼4-7层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。