发明专利 已授权

一种基于无监督机器学习的自动生成规则系统及方法

📄 申请号:CN202010110699.2 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2020-02-24
公开号
CN111309770A
公开日
2020-06-19
申请人
电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

数据分析, 智能决策, 知识发现, 自动化运维, 业务规则引擎

摘要

本发明公开了一种基于无监督机器学习的自动生成规则系统及方法,系统包括依次连接的深度特征合成模块、无监督聚类模块和自动规则生成模块。本发明包含深度特征合成、无监督聚类和自动规则生成三个模块,在进行深度特征合成时,解决了特征工程的问题,大大提高了构造特征的效率。在进行无监督聚类时,避免了结构化数据拟合任意分布的问题,同时高斯混合模型较其他聚类算法更具一般性,仅需少量的参数就能较好地描述数据的特性。在进行自动规则生成时,通过drools规则引擎,使得该模块功能强大、可扩展,且极易维护。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN111309770A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20230328
✅ 授权
20200714
?? 实质审查的生效 :
20200619
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:28 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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