发明专利 已授权

一种特征子集的选取方法、装置及存储介质(需要二次变更)

📄 申请号:CN202211629007.0 📄 发布日:2026/09/03

著录项目信息

申请日
2022-12-01
公开号
CN116186507B
公开日
2026-02-10
申请人
广东石油化工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

机器学习建模, 高维数据分析, 数据挖掘, 模式识别, 智能决策系统

摘要

本发明公开了一种特征子集的选取方法、装置及存储介质,方法包括获取高维特征数据;利用随机森林得到特征重要性列表;利用Spearman相关性得到特征互相关矩阵;根据目标GRU模型得到各特征拟合度量;对特征重要性列表、特征互相关矩阵和各特征拟合度量进行特征关系型融合得到各特征总体评价值;不断对各特征总体评价值进行特征排序,从中剔除评价值最低的特征并判定剩余特征数量是否小于要求的特征数量,直至剩余特征数量不大于要求的特征数量;得到特征子集。本发明的特征子集的选取方法,利用Spearman相关性分析和随机森林以及GRU进行联合评价,完成特征评价多元化,进而实现特征数据降维,完善了特征评价的处理流程,为后续工作减少了时间复杂度和空间复杂度。

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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: CN116186507B

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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

¥12000.0 元
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:57 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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