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龍圖騰網獲悉廣州騰訊科技有限公司;騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利對象類型識別方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116975698B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210386898.5，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權對象類型識別方法、裝置、電子設備及存儲介質是由樊鵬設計研發完成，并于2022-04-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本對象類型識別方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種對象類型識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取待識別對象的特征信息；將待識別對象的特征信息輸入第一目標類型識別模型中，得到待識別對象屬于目標類型的第一概率值；第一目標類型識別模型是基于元學習的方式對第一神經網絡模型進行訓練得到的；將待識別對象的特征信息輸入第二目標類型識別模型中，得到待識別對象屬于目標類型的第二概率值；第二目標類型識別模型是基于遺傳算法對第二神經網絡模型進行訓練得到的；根據第一概率值和第二概率值，確定待識別對象的類型。如此，可以極大地提升對象類型的識別準確率，可以解決傳統人工或者傳統非深度學習模型對對象類型進行識別存在的效率低和效果不佳等問題。

本發明授權對象類型識別方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種對象類型識別方法，其特征在于，包括： 獲取待識別對象的特征信息；所述特征信息包括對象屬性特征、設備屬性特征、網絡連接屬性特征和在預設應用中的行為特征中的至少一個特征信息； 將所述待識別對象的特征信息輸入第一目標類型識別模型中，得到所述待識別對象屬于目標類型的第一概率值；所述第一目標類型識別模型是根據第二訓練數據集對元模型進行訓練得到的；所述元模型是根據第一訓練數據集對第一神經網絡模型進行元訓練得到的；所述目標類型為有意愿使用目標應用功能的類型；所述第一訓練數據集包括多個訓練任務對應的多個訓練樣本輸入和所述多個訓練樣本輸入中每個訓練樣本輸入的類型標簽信息；所述第二訓練數據集包括多個訓練樣本對象和所述多個訓練樣本對象中各訓練樣本對象的目標類型標簽信息； 將所述待識別對象的特征信息輸入第二目標類型識別模型中，得到所述待識別對象屬于所述目標類型的第二概率值；所述第二目標類型識別模型是基于第四訓練數據集，對預訓練模型的模型參數進行優化得到的；所述預訓練模型是基于第三訓練數據集，利用遺傳算法對第二神經網絡模型進行訓練得到的；所述第三訓練數據集包括多個訓練樣本輸入和所述多個訓練樣本輸入中每個訓練樣本輸入的類型標簽信息；所述第四訓練數據集包括多個訓練樣本對象和所述多個訓練樣本對象中各訓練樣本對象的目標類型標簽信息； 根據所述第一概率值和所述第二概率值，確定所述待識別對象的類型。

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