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龙图腾网获悉深圳市华傲数据技术有限公司申请的专利一种基于维度约束下的数据优化方法、设备及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：CN114139815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202111474116.5，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于维度约束下的数据优化方法、设备及介质是由陈维杰;江伟辉;徐磊;贾西贝设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于维度约束下的数据优化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于维度约束下的数据优化方法、设备及介质，所述方法包括：获取原始数据即为待优化数据，设定待优化数据的第一预设值列表及第二预设值列表，并基于所述待优化数据、第一预设值和第二预设值构建第一目标函数并设定目标维度数量，获得无约束条件下的目标占比值，基于目标占比值确定符合目标维度数量的维度。本发明能够针对于某种已存在的算法，对其进行进一步优化，对待优化变量的维度进行筛选与压缩，在不改变原有优化算法内核的基础上进行扩展，有利于提高原优化算法的适用性，经过进一步优化后的数据在原有数据的基础上更具备针对性，能够满足需求的最低阈值。

本发明授权一种基于维度约束下的数据优化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于维度约束下的数据优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S100、获取原始数据列表X＝X1，X2，……，Xn，其中，Xj是指第j个维度的原始数据，j＝1……n，n为数据维度数量，并根据Xj，获取Xj对应的第一预设值列表H＝H1，H2，……，Hn和第二预设值列表L＝L1，L2，……，Ln，其中，Lj≤Xj≤Hj； S200、获取预设的优化模型S和目标函数f且根据原始数据列表X、优化模型S以及目标函数f，获取X每个维度对应的目标占比值Tj并基于所有Tj获取目标占比列表T； S300、基于S对X进行预处理，得到中间数据列表X'＝X'1，X'2，……，X'n且当Lj+Hj2≤X'j≤Hj时，获取预设的约束维度数量K和目标参数值C，以将C与预设的参数阈值C0进行对比； S400、若C＞C0，对X'进行第一类数据处理且根据第一类数据处理的结果，确定执行S300步骤或者执行S600步骤； 在S400步骤中，所述的第一类数据处理包括如下步骤： S401、获取预设的维度阈值m，若K＜m，将Q中数据维度根据排名Pj进行排序，将Q中的第K+1个数据维度对应的数据至第m个数据维度对应的数据删除，获得K维下第三中间数据列表X”；其中，第一关键数据列表Q＝Q1，Q2，……，Qm，其中，Qr是指第r个第一关键数据，r＝1……m； S403、若K＝m，将Q作为K维下第三中间数据列表X”； S405、若Km，将中数据维度根据排名Pj进行排序，将中的第K+1个数据维度对应的数据至第m个数据维度对应的数据删除，获得K维下第三中间数据列表X”；其中，第二关键数据列表其中，是指第p个第二关键数据，p＝1……n-K； S407、基于X”和目标函数f，获得第一目标函数值fX”且基于fX”和预设的阈值e，执行S409步骤； S409、当fX”＜预设的阈值e时，执行步骤S600；否则，当fX”≥预设的阈值e时，将X替换为X”且基于X”执行S300； S500、若C≤C0，对X'进行第二类数据处理且根据第二类数据处理的结果，确定执行S300步骤或者执行S600步骤；所述的第二类数据处理包括如下步骤： S501、获取预设的维度阈值m，当K＝m时，基于X'和f，获得第二目标函数值fX'，并基于fX'和预设的阈值e，执行S505步骤； S503、当K≠m时，基于X'和惩罚函数f'，获得第三目标函数值f'X'；并基于f'X'和预设的阈值e，执行S505步骤； S505、根据K＝m，当fX'e时，执行步骤S600；否则，当fX'≥e时，将X替换成X'且执行步骤S300； 或者，根据K≠m，当f'X'＜e时，执行步骤S600；否则，当f'X'≥e时，将X替换成X'且执行步骤S300； S600、根据K，获取在K维度下进行约束处理的X对应的目标数据列表。

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